基于改进的PSO算法的球磨机PID神经网络控制系统

球磨机制粉系统是一个复杂的多变量系统,具有强耦合、非线性、大迟延、慢时变等特点,很难建立精确的数学模型,采用常规的控制策略难以获得满意的控制效果。针对上述问题,在对球磨机制粉系统动态特性进行分析的基础上,提出了一种不依赖于被控对象数学模型的多变量PID神经网络解耦控制策略;为进一步提高控制器性能,利用一种改进的PSO算法对PID神经网络的权值初值进行离线优化训练,然后采用BP算法对权值进行在线调整,避免网络陷入局部极小值,保证了系统不会出现大的超调和震荡。仿真结果表明,该策略可以保证球磨机控制系统有大范围的鲁棒性和适应性,能较好地解决球磨机制粉系统的耦合性、时变性等问题,具有优良的解耦机制和控制品质。     

进化强化学习及其在机器人路径跟踪中的应用

研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现,将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络的权值.AHC的动作选择单元(ASE)由遗传算法优化的模糊推理系统(FIS)构成.ACE网络的输出构成二次强化信号,用于指导ASE的学习.最后将所提出的算法应用于移动机器人的行为学习,较好地解决了机器人的复杂路径跟踪问题.

     

对边滚切剪移动机架的控制

介绍了用Ｓ５－１１５Ｕ可编程序控制器（ＰＬＣ）对三曲轴双边滚切剪移动机架进行控制的整个过程，并对机架开口度的控制给出计算公式及硬件电路设计、软件流程图。     

广义LVQ算法及其在遥感影像分类中的应用研究

在比较了学习矢量量化 (LVQ)算法和广义学习矢量量化(GLVQ)算法的基础上,建立了基于GLVQ的遥感影像分类模型。以实际土地覆盖分类为例,通过与传统统计方法和LVQ分类器比较,GLVQ分类器具有分类正确率高,收敛速度快,适应范围广等优点。     

基于遗传算法与模糊聚类相结合的小波变换矢量量化方法

提出一种有效的图像压缩方法，利用小波变换对图像进行多分辨率分解，对小波系数进行矢量量化(VQ)编码。使用遗传算法(GA)与模糊c均值聚类(FCM)算法相结合的方法来设计码书，有效地克服了FCM算法容易陷入局部最优且对初始值敏感的缺点。实验结果表明，该算法可较大提高图像重构质量。     

小波包在双进双出磨煤机料位检测中的应用

针对双进双出磨煤机料位难于检测的问题,研究了基于小波包技术噪声法的磨煤机料位检测技术.在噪声信号分析中运用小波包变换技术,构造出了噪声特征向量,并对特征向量进行优化.经过仿真分析,找到了反映料位信息的敏感频率段,进而降低了向量的维数.采用BP人工神经网络,通过该网络的学习和训练,实现了噪声特征向量和料位之间的非线性映射.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,具有较高的检测精度.     

基于改进遗传算法的公交智能调度

针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题.     

变尺度搜索遗传算法在神经网络训练中的应用

为解决传统的BP学习算法因采用梯度搜索技术而具有的收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点，提出了一种基于多参数空间快速搜索遗传算法的网络权值优化方法.该方法采用误差均分的变尺度搜索技术来训练网络权值，将网络权值的训练转化为多参数空间的寻优问题.训练实例对比结果表明，由于采用了并行计算及变尺度搜索技术，该算法不仅收敛速度快，网络逼近精度高，而且能实现全局最优，克服了BP算法易于陷入局部极小的问题，说明了该方法的有效性.     

基于GIS平台的辽河水资源综合评价中DSS的研究

将地理信息系统与决策支持系统集成应用于辽宁省地表水资源保护利用之中，从而对GIS与DSS集成化进行研究，给出解决方案．提出辽宁省地表水地理信息系统的结构框架，并对其功能进行设计．     

基于Cr、Cb色彩空间的森林火焰图像分割方法

为了解决对有很强日光干扰的火焰图像进行分割的问题,通过研究森林火焰在Y、Cr、Cb颜色空间上的分布情况,提出了一种基于Y、Cr、Cb空间的森林火焰彩色分割方法以及利用相似距离进一步提高处理效果的方法.实验表明,该处理方法对在有较强日光干扰下的森林火焰图像有良好的提取效果.该方法充分利用了火焰图像的分布特性以及颜色空间的色彩信息和不同颜色空间特征的互补性,为火焰图像的提取提供了一个新思路.