改进教与学优化算法的LQR控制器优化设计

为了快速有效地确定线性二次最优控制(linear quadratic regulator,LQR)问题中的加权矩阵Q和R,针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题,提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的"教"与"学"阶段进行了进一步的改进,同时提出一种"自我学习"策略。通过仿真实验表明,和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比,本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时,具有收敛速度快,求解精度高和稳定性强等优势。     

模糊概念网络在故障诊断中的应用

基于模糊概念网络模型给出了一种故障诊断的新方法.它利用故障与故障因素间的关联矩阵及其传递闭包,进而完成系统的故障检测.     

动态调整策略改进的和声搜索算法

为了得到高维复杂问题的全局高精度最优解,提出一种动态调整策略,并用该策略改进和声搜索算法。算法选取和声记忆库中最差和声向量作为优化调整目标,随着迭代的进行,逐步降低决策变量的调整概率,该方法能够使得算法在全局探索能力和局部高精度开发能力之间实现平衡,有效提高了新和声更新最差和声的成功率。通过6个高维Benchmark测试函数的仿真结果表明,提出的动态调整策略能够有效提高和声搜索算法求解高维复杂优化问题的能力。     

基于混沌消息扩展的Hash函数

构造了一种基于混沌消息扩展的Hash函数,方案中将消息权重矩阵融入时空混沌系统,加强了每个消息块中各字符之间及各消息块之间的联系,构建了统计特性良好的扩展消息,采用4轮64步迭代得到160 bit的消息摘要。和SHA-1算法相比在不明显影响运算效率的前提下安全性得到了提高。     

面向高维复杂多模态问题的教与学优化求解算法

针对教与学优化算法（Teaching-Learning-Based Optimization：TLBO）在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法（MTLBO）。该算法以更接近人类的学习方式,对标准TLBO中的“教”和“学”过程进行了改进,并引入了新的“自学”机制来加强学员的创新学习能力,从而有效提高了算法的全局探索能力。通过10个复杂的多模态优化问题测试表明,在求解复杂多模态问题方面,与5个具有优异性能的TLBO算法和3个经典的群智能计算方法(SaDE,CLPSO, NGHS)相比,本文算法具有全局搜索能力强,稳定性好等明显优势。     

高斯公式的一种证法

现行高等教学教材给出了高斯公式几种证明方法。这里根据对坐标的曲面积分的向量形式的定义及其计算给出其另一种简捷的证明方法。     

基于属性一致度的属性约简算法

在属性一致度的概念和性质基础之上,提出一种基于属性一致度的属性约简算法。利用一致度构造属性间模糊相似矩阵,并用模糊聚类分析方法对属性重要性作了分类,从而得到动态属性分类图,得到了与粗糙集属性约简方法完全一致的结果。最后,用实例表明算法的有效性。     

大学数学实验课程体系改革与实践平台构建

加强数学实验是新形势下大学数学改革的重点。分析大学数学实验教学改革的必要性,并结合我校大学数学课程教学改革和实践情况,重点探讨分模块分层次构建大学数学实验教学体系、实验教学模式改革、数学实践平台构建等关键环节。     

FP代数

讨论了一个新的代数系统ＦＰ代数，研究了它的性质，指出了它与结合ＢＩＣ－代数之间的关系。     

基于粗糙集方法的不完备信息系统的知识推理

含空值决策表的分析一直是智能信息处理领域的一个难点,论文讨论基于赋值容差关系的数据不完全的信息系统中的数据处理方法,并用实例说明不完全决策表中属性约简和决策规则的发现方法。