基于不确定模型误差系统的变分贝叶斯STCKF

强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.     

基于改进细菌觅食算法的飞控系统多模态参数优化

针对飞控系统参数优化过程中存在的解空间非凸性问题,或由于多约束条件下导致的全局最优不可达问题,提出一种基于改进细菌觅食算法的多模态参数优化方法.采用基于格型准则的采样方法以尽可能广泛地搜索解空间,并利用K均值聚类的小生境技术使得多个细菌种群能够分别搜索各自的区域,以尽可能多地获得解空间中不同位置的可行解.同时研究一种自适应深度搜索策略,确保算法在整个寻优过程中的鲁棒性.所提出算法可以在完成对系统优化的基础上,探寻飞控系统中各参数本身的可行域及其在解空间中所处的位置,也能够在一定程度上揭示解空间本身的特性.仿真结果验证了所提出算法可以有效地简化系统调参的过程,更为快速地获得一个满足设计性能期望的飞控系统.     

一种基于SVD和改进自适应算法的科氏流量计气体信号频率解算方法

频率解算是科氏流量计气体信号处理的首要任务。针对实际应用中气体信号信噪比低、频率波动大的特点,本文提出了一种基于SVD和改进自适应算法的科氏流量计气体信号频率解算方法。首先利用SVD对气体信号降噪并重构原信号,然后应用改进自适应算法处理重构信号,解算出频率。仿真及实验结果表明,本方法可以获得更快的收敛速度和更高的频率跟踪精度。     

聚羧酸减水剂用黏土抑制剂的制备及性能研究

通过正交优化设计研制了一种新型的黏土抑制剂,在拌制混凝土时能有效地抑制黏土对聚羧酸减水剂的影响,提高混凝土坍落度保持性能,降低外加剂掺量、提高其性价比,能够解决含泥量不稳定的砂石对混凝土坍落度和坍落度保持性的影响。     

克隆代码映射的方法与应用

克隆代码是指重复或类似的代码片段,这些重复代码来自于“复制粘贴修改”的编程方式,此类代码会严重影响软件的可维护性。研究者们从各种角度来探索克隆代码的存在、发展和变化规律,对克隆代码进行追踪并发现在其演化过程中表现的特征和模式,从而更好地研究和管理,而克隆映射是整个研究过程的核心步骤。介绍了克隆相关概念及术语,详细阐述了不同类型的映射方法并总结方法的优缺点,说明了克隆映射在克隆演化分析和克隆质量评估方面的应用,对克隆映射的发展趋势进行了总结和展望。     

基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法

为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法（Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,IQPSO）和改进差分算法（Improved Difference Evolution,IDE）相融合的IQPSO-IDE算法,并将IQPSO-IDE算法对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的参数进行优化。以此为基础,设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了5.12%、3.05%、2.26%,在误报率上分别降低了3.31%、1.54%、0.93%,在漏报率上分别降低了1.26%、0.73%、0.52%。     

一种基于改进白适应算法的科里奥利流量计频率解算方法

为了在提高科氏流量计频率解算精度的同时兼顾频率跟踪的实时性,提出了一种基于改进自适应算法的频率解算新方法。通过重新构建基于优化零极点配置的自适应IIR滤波器,在自适应滤波的过程中动态调节陷波器的模型和步长,使之能够更好地跟踪实际信号的频率,提高了科氏流量计频率解算的快速性和稳定性。     

基于用户需求响应的家庭能源管理系统

需求响应和智能技术的发展,家庭能源管理系统的研究逐渐成为热点。家庭能源管理系统通过整合需求响应工具,可以创建最佳的消费计划和有效改善家庭能源消耗。在详细分析需求响应的基础上,对基于需求响应的家庭能源管理系统进行研究,给出了包括检测模块、预测模块、设置模块、优化调度模块和监控模块五个功能模块的架构。阐述了基于规则的控制策略、智能算法的控制策略和优化的控制策略方法,讨论存在的技术挑战。     

一种基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患。为了提高网络入侵检测的准确性,首先对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行了改进,然后利用改进的PSO算法(IPSO算法)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行了优化,并在此基础上设计了一种新型的基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,相比于经典的SVM和PSO-SVM算法,IPSO-SVM算法不仅 明显改善了网络训练的收敛速度,而且其网络入侵检测的正确率分别提高了7.78%和4.74%,误报率分别降低了3.37%和1.19%,漏报率分别降低了1.46%和0.66%。     

虚拟仿真技术研究中的探索空间与伦理界限

本文从科学技术伦理的视角审视虚拟仿真技术的研究发现,当前大部分研究符合科学技术伦理的原则,但是还有一小部分研究违背了科学技术伦理的原则,需要进行约束和平衡。科学技术的研究要秉承科学技术的发展应当服务人类和世界的宗旨,遵循科学技术发展的功利原则、人道原则和生态原则,用科学技术更好地推动人类社会的进步和创造更加美好的世界。