基于连续型条件属性的模糊规则约简算法*

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种将模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转换为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。     

基于Morlet小波变换和改进遗传算法的动态识别

如何合理地识别大型复杂结构的动力参数一直是工程领域关心的问题.为此,以Morlet小波变换和采用单亲遗传算子的改进遗传算法为基础,构造一结构动态参数识别模型.并且以C++为平台,通过计算机内部命令调用ANSYS等软件,实现识别模型的程序化.通过模拟算例计算,计算结果与理论值一致.同时,结合一水电站厂房现场振动试验,对该大型结构进行动态参数识别,识别结果与工程经验值基本吻合.     

考虑冷变形加工硬化的翻边力理论计算

在分析现有计算公式存在不足的基础上,根据翻边变形区材料的应力应变特点,考虑了冷变形加工硬化(取幂函数硬化规律)和变形区材料厚度变化(翻边为变薄)两个因素的影响,利用金属塑性成形问题求解理论中的主应力法,推导和提出了圆孔翻边力计算的一个新公式.通过用钢板(SPCC)和铜板(T1)进行了翻边工艺试验的验证,并与经验公式和现有理论公式的计算结果进行了比较,表明新公式计算结果能接近于实际,且原理上更为科学合理.     

广义KDV-MKDV方程的精确解

利用直接积分方法将广义KDV-MKDV方程化为一阶变系数非线性常微分方程组,然后用待定系数法确定相应的常数获得了广义KDV-MKDV方程新的精确解;利用先作假设变换后选取试探函数的方法来直接构造广义KDV-MKDV方程新的精确解.     

基于邻域风险最小化概率密度估计的自适应盲分离算法*

为实现由不同统计特性和概率分布平滑特性信号得到混合信号的盲分离,对基于支持向量机的邻域风险最小化概率密度估计算法进行研究,提出一种邻域函数的构造方法,将其与自然梯度批处理算法相结合,形成一种新的自适应盲分离算法;利用广义高斯模型分析了分离算法的精确度。通过仿真实验,验证了该算法能分离统计特性不同的混合信号,相比于基于经验风险最小化的方法,该方法在收敛速度和精度方面的性能有很大提高。     

基于广义Beta函数的图像自适应增强方法*

针对传统Beta函数的图像增强方法应用于较暗区域、较亮区域,以及两端区域拉伸与中间压缩图像增强中的不足,引入增强算子和新的形状控制参数,提出了新的直方图变换函数,即广义Beta函数.在此基础上,给出了广义Beta函数增强算子选择机制,并建立了新形状控制参数的自适应选取模型.实验结果表明,提出的基于广义Beta函数的图像增强方法不仅增强了图像的对比度,而且保留了较多的图像细节信息,增强结果明显优于传统Beta函数.     

自适应的三维分形地形重建算法研究*

针对常规三维分形地形重建算法具有的速度慢、插值点分布不均匀、参数设置复杂等缺点,提出自适应的三维分形地形重建算法。该算法根据地形的起伏特征自动确定垂直压缩因子,根据子域面积进行均匀插值。实验结果表明,该方法插值效率更高,所获得的插值曲面更加真实,与常规分形插值相比具有一定的优越性。     

水电站月度调度函数的模型制定与模拟结果评价

基于统计学中多元逐步回归原理建立了多年调节水电站分月调度函数模型,并根据水电站优化调度特征确定待选自变量,用以指导电站实际优化调度运行。在考虑电站自身各约束及综合利用要求的前提下,进一步采用程序设计模拟调度函数指导水电站长系列调度运行,通过对模拟结果的全面评价,证实所建立的调度函数具有良好的指导意义和实用价值。     

古木建筑榫卯连接M-θ相关曲线模型研究

通过对木结构榫卯连接模型试验及其试验结果分析,得出影响连接刚度的主要因素是替木尺寸,榫头尺寸和卯孔对柱的削弱程度.利用最小二乘法对试验数据进行处理,得出榫头尺寸及卯孔对刚度影响的规律.在原有的3参数幂函数模型的基础上,建立适合木结构榫卯连接的4参数幂函数弯矩-转角的相关曲线模型.本文基本结论可以为古木结构的研究和修缮工作提供一些理论帮助.     

基于遗传二进制粒子群混合算法的测试点决策研究

测试点选择是测试性分析和设计的前提。通过对测试问题的分析,建立了数学模型和构造了衡量测试集优劣程度的启发式函数,提出了一种遗传-二进制粒子群混合算法求解满足测试性指标要求的最小完备子集。应用实例表明,该算法能够有效的克服单一算法陷入局部最优和早熟收敛等不足,提高了搜索效率,能够有效快速的获得全局最优解。