光伏逆变器电压暂降耐受能力刻画与测试

为准确评估光伏逆变器的电压暂降耐受能力,弥补现有光伏逆变器低电压穿越能力研究的不足,对光伏逆变器的电压暂降耐受能力进行测试。提出从电压暂降特征入手,同时考虑电压暂降幅值、持续时间、暂降起始波形点等电压暂降特征的测试方法,在研究光伏逆变器电压暂降耐受能力测试向量的基础上,对实验室不同工况下的光伏逆变器进行测试,得到电压暂降耐受曲线。实验结果证明:不同工况和不同电压暂降特征对光伏逆变器电压暂降耐受能力均有影响,在研究光伏逆变器低电压穿越能力时应考虑多种暂降特征及设备工况。     

邻联茴香胺-H_2O_2-辣根过氧化物酶伏安酶联免疫分析检测四种重要植物病毒

将邻联茴香胺（ＯＤＡ） Ｈ２Ｏ２ 辣根过氧化物酶（ＨＲＰ）伏安酶联免疫分析体系应用于测定南芥菜花叶病毒（ＡｒａｂｉｃＭｏｓａｉｃＶｉｒｕｓ ＡｒＭＶ）、黄瓜花叶病毒（ＣｕｃｕｍｂｅｒＭｏｓａｉｃＶｉｒｕｓ ＣＭＶ）、南方菜豆花叶病毒（ＳｏｕｔｈｅｒｎＢｅａｎＭｏｓａｉｃＶｉｒｕｓ ＳＢＭＶ）和芜菁花叶病毒（ＴｕｒｎｉｐＭｏｓａｉｃＶｉｒｕｓ ＴｕＭＶ）等四种重要植物病毒,其灵敏度高于酶联免疫吸附显色光度法（ＥＬＩＳＡ）。     

基于模糊切换的配浆过程智能控制研究

基于配浆浓度控制过程是一个突发干扰、时变以及超调量大的过程,设计了一种基于模糊切换的配浆浓度智能控制方法。该方法将模糊控制和免疫PID控制相结合,采用模糊切换方法实现了两种控制器的协调输出,兼顾了快速性、准确性和稳定性,抑制配浆过程中出现的突发干扰和超调量。实际运行结果表明,该算法提高了配浆过程中浓度控制的快速性,避免了系统超调量的影响,保证了系统的稳定性和鲁棒性,完全能满足配浆过程浓度的工艺要求。     

基于免疫赦免机制的智能分布式入侵检测系统

入侵检测系统是在网络系统遭受攻击之前进行拦截和响应的一种积极主动的安全防护系统。分布式智能入侵检测系统DIIDS(Distributed Intelligent Intrusion Detection System)就是在分布式环境中将人工智能技术应用于入侵检测中,从而可以提高IDS(Intrusion Detection System)的检测的实时性、准确性和容错性。本文设计了一种基于免疫赦免机制的DIIDS。该方法以降低入侵检测系统的时延性与提高入侵检测系统的智能性、恢复能力为核心,改善入侵检测系统的实时性。为实现用户信息的安全转移和检测系统自身的免疫进化,构建了一种免疫赦免智能Agent植入机制(IPAT),从而提高了系统的可用性。     

免疫算法在入侵检测模型中的应用研究

在对常见的免疫算法原理进行分析的基础上,采用阴性选择算法和r-连续位匹配算法,提出一种改进的免疫检测机制,建立一个新的入侵检测模型。新的模型主要采取三点措施:改进候选检测集的生成规则;降低检测器冗余;引入协同检测机制等。在入侵识别阶段,采用基于编辑距离的匹配规则,提高了检测效率。试验仿真表明,该模型可有效提高入侵检测系统的检测率,降低误警率。     

基于免疫遗传算法的Web服务组合方法

针对Web服务组合提出一种免疫遗传算法(IGA)。该算法将免疫原理引入遗传算法(GA)中,提高算法的整体特性。主要表现在免疫选择可有效地防止早熟,基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。GA在Web服务选择上存在不足,而IGA可以在备选的Web服务中进行有效的选择并最终组成Web服务组合,提高服务组合的质量和收敛速度。仿真实验结果表明IGA比GA更有效。     

具有最大代数免疫度的奇数元布尔函数的构造

构造一个具有最大代数免疫度的奇数元布尔函数等价于在某一已知矩阵中寻找一个可逆子矩阵。如何在这一矩阵中有效地寻找可逆子矩阵仍然是一个难题。针对上述问题研究矩阵的性质,简化矩阵的刻画方式,给出构造最大代数免疫度的奇数元布尔函数的构造方法。构造时只需对低维数的向量进行操作,避免了子矩阵可逆性的判断,能够有效地构造具有最大代数免疫度的奇数元布尔函数。     

基于免疫RBF神经网络的逆运动学求解

求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF网络隐层。当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。     

基于免疫遗传算法的制造元设计

为了提高工厂的生产效率,给出了一种制造元设计问题的解决方案.基于单元数规则,建立了制造元设计问题的整数规划模型;受生物接种疫苗提高免疫机理的启发,把问题的先验知识抽象成疫苗,利用疫苗接种提高算法的收敛速度,利用免疫克隆选择机理避免算法早熟,设计了一种基于疫苗接种的免疫遗传算法.最后构造了一种基于免疫遗传算法的制造元设计问题解决方案.实验结果表明,该方案能够有效地解决大中等规模的制造元设计问题,具有较高的应用价值.     

MANET通信网络中基于状态感知与IPSO的路由搜索与优化

报告了MANET网络结构、应用特点以及在路由选择、传输性能自适应方面的现状.针对目前MANET网络节点的智能化程度不高,网络节点及其通信路由的性能参数不能随通信条件适时优化的实际问题,运用状态感知路由选择与免疫微粒群优化算法原理,提出了人工智能与MANET相结合的智能MANET网络结构,论述了智能MANET网络中基于状态感知和免疫微粒群优化算法的路由选择、切换与性能适时优化方法.仿真实验结果表明,该方法的收敛速度与优化质量均优于其它算法.