基于禁止搜索的非线性时间匹配优化算法

动态时间规整算法DTW(Dynamic Time Warping)作为一种非线性时间匹配技术已成功地应用于语音识别系统中。DTW算法使用动态规划技术来搜索两个时间序列的最优规整路径,虽然这种算法计算量小,运算时间较短,但只是一种局部优化算法。禁止搜索TS(Tabu Search)算法是一种具有短期记忆的广义启发式全局搜索技术,适用于解决许多非线性优化问题。本文将该技术用于语音识别系统中,提出了基于禁止搜索的非线性时间规整的优化算法TSTW,使得时间规整函数尽可能逼近全局最优。仿真结果表明,TSTW比DTW有更高的识别率,且运行时间比遗传时间规整算法GTW大大减少。     

基于测量多分辨预处理的信号去噪方法

该文将多分辨分析方法与传统Kalman滤波方法相结合,以离散小波变换为工具,建立了一种基于测量多分辨预处理的信号去噪新方法。由于小波变换特有的低通滤波特性,能有效的抑制测量噪声,相应提高了测量信号的信噪比,从而获得比原来仅在单一尺度上进行信号处理获得好的处理效果。计算机仿真验证了算法的有效性。     

强化局部搜索能力的遗传算法

把均匀设计法用于构造带自适应性的变异算子,使每代种群中的最好个体参与均匀设计的杂交,增强了遗传算法的局部搜索能力.数值实验表明该算法十分有效.     

滞后离散扰动奇异系统特征值区域的鲁棒性

对带滞后的离散扰动奇异系统 ,给出了所有广义特征值位于一个特殊区域内的充分性判据 .该区域的形状没有附加特别限制 (比如圆 ) .当所有特征值按要求限制在稳定区域内时 ,所给出的判据将成为稳定鲁棒性判据 .     

联想记忆神经网络吸收区域的估计

本文对于Hopfield型联想记忆神经网络模型,给出了吸收区域估计的解析表达式。这对于具有多个平衡位置的网络实现联想记忆和优化计算都是重要的问题。     

压电陶瓷执行器Preisach模型的分类排序实现

通过实验研究了压电陶瓷执行器迟滞的擦除特性和一致特性,提出了一种新的分类排序实现方法,改善了经典Preisach模型在非单调极值输入信号下描述迟滞输入输出特性的能力,消除了传统Preisach模型实现形式对输入信号的限制条件。实验表明,这种Preisach模型分类排序实现方法能有效地预测压电陶瓷执行器的位移,提高了迟滞建模精度。     

基于信息熵的一种传感器管理算法

通过对目标搜索区域不确定性定量描述的信息熵及信息熵变化而产生的信息增量,本文提出了一种多传感器对多目标进行检测与分类的优化算法,即针对每一检测单元计算该时刻的信息熵及预测下一时刻的信息熵,产生信息增量最大的检测单元就是下一次要搜索的单元.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

Kalman滤波用于舰船运动姿态估计的研究

讨论了 Kalman 滤波用于舰船横摇运动姿态估计的应用方法与应用效果针对海浪干扰及测量噪声均为有色噪声的情况下,提出了如何使用 Kalman 次优滤波器和最优滤波器进行舰船横摇运动姿态的估计和预报的理论基础与方法.在IBM 计算机上进行了数字仿真,并给出了仿真的统计结果与仿真曲线.结果表明,采用本文研究的方法进行舰船横摇运动姿态的估计,可获得令人满意的结果。     

双线性系统的自适应控制及其在谷氨酸pH值控制中的应用

对一类双线性系统,建立了自适应控制算法,给出了算法的稳定性证明.该算法也适用于 非最小相位的双线性系统.在谷氨酸pH值控制中的实际应用表明,它具有良好的动态、静态 性能和抗干扰能力,比PID控制具有更高的控制质量.