周期变异免疫克隆算法在压电悬臂梁振动控制中的应用研究

文章首先建立了悬臂梁的振动数学模型和控制传递函数模型,在此基础上设计了基于周期性变异概率免疫克隆优化的控制算法。该算法避免了精确计算系统参数的繁琐工作,改进了悬臂梁主动振动抑振的控制律设计方法,实现了悬臂梁主动抑振的自学习控制,并构建了压电智能悬臂梁的实验系统。通过对比实验表明:文中所提出的算法收敛速度高、控制效果好,并且能够通过学习自动调整控制参数,使用方便。     

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IEEE 80211e EDCA的下行信道动态无竞争接入机制*

为了改善无线局域网络服务质量,IEEE工作组形成了增补标准IEEE 802.11e,但是其增强的接入机制仍然不能完全满足IPTV、视频点播等类似场景的应用。为此提出了针对这一类应用场景的一种新的简单易行的下行信道动态无竞争接入机制,该机制基于MAC层队列长度信息动态调整下行信道接入参数,能有效地保护下行流媒体数据的传输,通过仿真结果验证了该机制有效并且实用。     

蛙跳算法与批量无等待流水线调度问题的优化*

针对以makespan为指标的批量无等待流水线调度问题,提出了一种有效的离散蛙跳算法。首先采用基于工序的编码方式使蛙跳算法直接应用于调度问题;其次采用基于NEH与改进NEH和随机产生相结合的初始化方法,保证了初始解的高质量和分布性;再次采用交叉或变异方法产生新解,保持了种群的优越性和多样性;最后对全局最优解执行快速局部搜索,有效地降低了算法的时间复杂度,平衡算法的全局和局部开发能力。对随机生成不同规模的实例进行广泛的实验,通过仿真实验结果的比较,表明所得蛙跳算法的有效性和高效性。     

汽车维修车间作业排序的优化模型及调度算法*

针对汽车维修车间调度缺乏科学规划,导致较长的客户等待时间和较低的设备利用率的问题,在结合优化调度理论的基础上, 对这一实际调度问题的特性、模型和算法进行了研究。首先从最小化目标、机器环境、加工特征和约束几方面分析了问题的特征,建立了对应的数学模型;然后根据问题特性设计了分解法与约束引导的启发式算法相结合的调度算法;最后以实例分析验证了算法的可行性。仿真结果表明了所用算法在优化目标函数值上的优越性。     

一般克隆选择算法的收敛性证明*

克隆选择算法已经广泛应用于计算智能领域,而针对克隆选择算法理论方面的分析和研究工作却很少。为了丰富克隆选择算法的理论基础,采用了与研究遗传算法相似的方法,研究了克隆选择算法的收敛性,推导出克隆选择算法在求解优化问题时,收敛到全局最优解的充分条件。因此,对基于克隆选择算法的各种应用如BCA和CLONALG算法,只要检查这些充分条件是否满足就可以证明算法的收敛性。     

一种基于无线传感器网络的目标跟踪调度算法*

基于无线传感器网络的IPv4/IPv6混合组网的视频监控系统的调度算法可以有效地增强视频监控的智能控制功能。在综合考虑无线传感器网络的自身特性和监控系统功能扩展清晰度要求的基础上,对原有的后来先服务调度(LCFS)算法进行改进,并设计和实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案,提出了清晰度最优负载平衡的调度算法(DOLB)。理论分析及实验结果表明,该算法性能明显优于原有的调度算法。     

基于VTK的虚拟心脏切面交互式可视化方法

为解决传统医学影像技术方向性单一的问题,满足临床医学从不同方位从整体或切面等多角度对器官组织进行观察分析的需求,提出了心脏核磁共振成像(MRI)数据的体可视化和任意角度切面的可视化方法.基于可视化工具包VTK,在VC6.0开发环境中,运用光线投射算法设计并实现了MRI羊心脏切片数据的三维体绘制,横断、冠状、矢状位置的标准切片、切面以及任意角度、任意位置切面的绘制技术.通过简单的鼠标操作就可以实时的对切面进行移动、旋转、缩放等交互操作.实验结果表明:该方法有助于医生从多个方位观察整体器官组织和切面形态.在疾病预防、医疗诊断、手术方案制定以及术后评价中具有较大的实用价值.     

Petri网融合蚁群算法的柔性装配系统调度

为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petri网模型.该方法融合了Petri网和蚁群算法各自的优点,较好地解决了柔性装配系统中的装配建模和装配任务的分配优化问题.实验证明该研究可行有效.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布（SPWVD：SmooLhedPseudoWigner—VilleDistribution）在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于sTfTr（Short—TimeFourierTransform）与WVD（Wigner—VilleDistribution）的联合算法（STFT—WVD）,实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT—WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT—WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1dB时,能得到更为精准的估计值。