三种近似算子之间的关系

在广义近似空间中,可以从对象、知识粒以及子系统的角度构造3种不同类型的广义粗糙近似算子。文中研究了这些近似算子的基本性质与相互关系,给出了3类近似算子相同的充要条件。另外,不同的近似空间可能生成相同的基于知识粒及基于子系统的近似算子,文中给出了不同二元关系生成相同近似算子的一些充要条件。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

基于遗传蜂群算法的运动想象BCI系统导联选择*

在运动想象脑-机接口系统中,常采用高密度导联获取脑电信号,导致实验准备时间长,系统运行速度慢,性能变差等问题。针对上述不足,本文提出了一种基于遗传算子的蜂群算法用于导联优选,引入交叉和变异算子以提高蜂群算法的邻域搜索能力。通过对第四届国际BCI 竞赛 Dataset 1中四名被试者(a,b,f和g)的59导联运动想象数据进行导联优选,用多类CSP算法和支持向量机对优选导联数据进行特征提取和分类识别。结果表明所提出的算法在大大降低了导联维数的同时,也得到了比采用全部导联更高的分类识别率,验证了本文所提算法的实用性和有效性。     

ISAR imaging algorithm for targets with the complex motion based on the high-order ambiguity function-Lv's distribution

In ISAR imaging for targets with the complex motion, since the azimuth high order phase terms caused by the time-varying rotation vector will deteriorate the azimuth focusing quality, the traditional RD algorithm and LFM model are not appropriate. Thereby, in the case when the received signal can be modeled as cubic phase signals (CPSs), this paper proposes an ISAR imaging algorithm based on HAF-LVD (high-order ambiguity function-Lv's distribution). First, this algorithm defines a novel double lag parametric instantaneous autocorrelation function, and then applies the scaling operator to remove the coupling and utilizes FFT to achieve the energy accumulation. Finally, the non-searching estimation of the moving parameter and the ISAR images for targets are accomplished by the obtained HAF-LVD. Because of the introduction of the scaling factor, this algorithm can flexibly deal with more changeful and hostile ISAR environment without loss of the anti-noise performance and computational efficiency. Simulation results validate the effectiveness of the ISAR imaging approach.     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

一类修正的q-Baskakov算子的逼近性质

Baskakov型算子是研究函数逼近问题的一种很重要的工具。该文基于Gupta所提出的q-Baskakov算子,介绍了一类修正的q-Baskakov算子,给出了该类算子的一些基本性质,并且得到了该类算子的一致收敛定理,从而进一步推广了q-Baskakov算子的一些结论。     

一类二阶多点边值问题在共振条件下的可解性

讨论二阶多点边值问题的可解性,主要应用Mawhin重合度理论讨论二阶多点边值问题在共振条件下解的存在性,通过给出非线性项满足的条件,利用有效的先验界估计,给出该问题解的存在性结果.     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

Flute breakage detection during end milling using Hilbert–Huang transform and smoothed nonlinear energy operator

Real time tool condition monitoring has great significance in modern manufacturing processes. In order to prevent possible damages to the workpiece or the machine tool, reliable monitoring techniques are required to provide fast response to the unexpected tool failure. Milling is one of the most fundamental machining operations. During the milling process, the current of feed motor is weakly related to the cutter condition, the change of power consumption is not significant to identify tool condition. Thus, current of motor-based tool condition still requires some new approaches to sort out significant pattern that could be employed to indicate tool condition. In this paper, a new approach is proposed to detect end mill flute breakage via the feed-motor current signals, which implements Hilbert–Huang transform (HHT) analysis and a smoothed nonlinear energy operator (SNEO) to extract the crucial characteristics from the measured signals to indicate tool breakage. Experiments on a CNC Vertical Machining Centre are presented to show the algorithm performance. The results show that this method is feasible and can accurately and efficiently monitor the conditions of the end mill under varying cutting conditions.