高阶系统次优控制集结设计方法

针对现有集结降阶方法计算量大，或者不能保证精确集结，本文给出一种新的精确集结降阶算法，提出一种基于精确集结模型，设计高阶系统的低阶次优线性调节器和集结状态降维观测器的方法。     

一种快速的判别公共向量分类方法

在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。     

基于Lévy飞行特征的蝙蝠算法及其在WSN定位中的应用

针对蝙蝠算法收敛易早熟、收敛速度慢等不足,提出一种改进的基于Lévy飞行特征自适应的蝙蝠算法。采用Lévy飞行策略取代原算法中蝙蝠飞行速度和位置的更新方式,充分利用Lévy飞行的重尾效应,有效避免局部最优值的吸引,加快了收敛速度,达到寻优能力和搜索能力的平衡。在无线传感器网络自身定位应用中,把定位问题转换为一个全局优化问题,使用改进的算法进行定位计算。通过Zigbee平台的实验表明,改进后的算法在不同空间位置的定位精度更高,收敛速度更快。算法实现条件简单、精度高,具有较高的实际工程应用价值。     

一种基于反向CDS树的异构WSNs拓扑构建方法

在无线传感器网络中,拓扑控制是节约能源、延长生命周期的一项关键技术。现有拓扑控制方法的研究主要集中在同构网络,对此,面向异构网络提出了一种低信息复杂度的基于反向连通支配集树的分布式拓扑构建算法。基于最小连通支配集构建虚拟骨干树,改进了A3G算法中节点的适应度函数和算法流程,优化了产生的连通支配集的规模和通信开销,进一步降低信息复杂度,在保证连通性的同时关闭网络冗余节点以降低能耗。理论分析和仿真实验证明,算法能够以较小的时间和通信代价构建拓扑,延长网络生命周期。     

基于支持向量机的计算资源反馈调度

在实时控制系统(RTCS)中,计算资源一般受限。由于诸多不确定性因素和工作负载的动态变化,系统总是运行在不可预期的开放环境中。为保证系统的稳定运行,提出了一种基于支持向量机(SVM)的计算资源反馈调度方法。它周期性地监测系统计算资源,通过SVM在线预测,得到各个控制回路的下一个采样周期,从而实现系统计算资源的动态分配。通过仿真实验验证了该反馈调度方法的性能,并与理想情况、传统开环调度方法进行了比较,显示了其优越性。     

智能搜索算法教学软件的设计与开发

为提高人工智能导论课程的教学质量,协调好教与学的双边关系,结合教学实践,在Microsoft Visual Studio2005环境中用C++语言开发了智能搜索算法的教学软件,设计了A*算法、模拟退火算法和遗传算法的演示程序和验证程序,提供了这些算法的核心代码,方便学生开展各算法的自主实验设计。     

有监督核化邻域投影分析算法

通过将鉴别邻域嵌入分析算法扩展到非线性场景,提出了一种有监督核化邻域投影分析算法。该算法在目标函数中引入类别标签和线性投影矩阵,并利用核函数处理非线性数据。通过两种不同策略优化目标函数,可将该算法进一步细分为有监督核化邻域投影分析算法一及有监督核化邻域投影分析算法二。其中,在有监督核化邻域投影分析算法一中应用拉普拉斯搜索方向达到了较快的收敛速度并降低了计算复杂度。实验结果表明,所提算法对于复杂的数据流形具有较高的识别率,且与鉴别邻域嵌入分析等相关算法相比在有效性和鲁棒性方面的表现更为出色。     

基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法

结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i) 引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii) 通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii) 随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。