摘要:

回顾了近年来混沌神经网络模型及其应用的研究进展.首先依据混沌产生的机理,将现有的多种类型混沌神经网络模型归结为4 类典型的网络模型,并结合各种网络模型的数学描述来分析各自的机理和特性;然后从复杂问题优化、 联想记忆和图像处理、网络与通信、模式识别、电力系统负荷建模和预测5个方面, 介绍了混沌神经网络的应用现状;最后评述了混沌神经网络今后的研究方向和研究内容.

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综合考虑运输、库存、设施、 服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.针对由工厂、集货中心和分销中心构成的基本物流网络,提出了用于运输路径优化的流预测算法, 并嵌入到遗传算法,解决了适应值的计算难点.给出了基于流预测的遗传算法求解框架, 通过实例分析了运输规模效应、库存控制策略、服务质量指标等因素对物流网络结构设计方案的影响.

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提出了基于子空间划分的模糊系统模型(SPFS),并给出一种针对SPSF的自适应模型辨识方法.应用遗传算法进行子空间划分方案的优化, 降低了最大子空间的辨识误差,从而得到优化的模型辨识结果.理论分析和仿真计算证明了该模型的有效性.所提出的模型有助于缓解规则数爆炸问题.

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针对一类多变量离散时间非线性动态系统, 分别设计线性鲁棒自适应解耦控制律和神经网络非线性自适应解耦控制律.根据指定的性能指标,通过它们之间的切换对系统进行控制.理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统BIBO 稳定,而且能够改善系统的性能.

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使用聚类算法对连续状态空间进行自适应离散化,得到了基于K-均值聚类的强化学习方法.该方法的学习过程分为两部分:对连续状态空间进行自适应离散化的状态空间学习,使用K-均值聚类算法;寻找最优策略的策略学习,使用替代合适迹Sarsa学习算法.对连续状态的强化学习基准问题进行仿真实验,结果表明该方法能实现对连续状态空间的自适应离散化,并最终学习到最优策略.与基于CMAC 网络的强化学习方法进行比较,结果表明该方法具有节省存储空间和缩短计算时间的优点.

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基于元决策价值概念模型,对简单小系统、大系统、巨系统和复杂系统决策的价值问题进行研究.讨论了价值分析(VA)、价值寻求分析(VSA)、价值综合集成(VMS)3个层次的内涵;进而讨论了不同决策系统中决策与价值分析、价值寻求分析的关系.在此基础上基于复杂系统方法论,提出面向复杂系统问题决策的价值综合集成的思维框架.

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针对供应链系统中制造商和零售商的合作广告计划问题,利用微分对策构建动态模型,分别研究制造商和零售商在合作和非合作条件下的广告策略.运用动态规划原理,分别得出静态反馈Nash均衡和反馈Stackelberg均衡. 将两种均衡策略加以比较, 结果显示合作广告计划是供应链系统中的一种协调和激励机制,可以提高两个渠道成员以及整个供应链系统的利润.

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对于人体表面肌电(SEMG)信号提出一种新的研究方法, 即在磁场刺激下, 采用小波变换的方法, 对从掌长肌、肱桡肌、 尺侧腕屈肌和肱二头肌上采集的4路表面肌电信号进行分析, 并提取其6 级小波分解系数绝对值累加和的平均值作为信号的特征, 构建特征矢量. 输入神经网络分类器进行模式识别, 经过训练能够成功地识别出握拳、 展拳M、腕内旋、腕外旋、 屈腕、伸腕、 前臂内旋、 前臂外旋8种运动模式.实验结果表明, 该方法识别率高, 所需数据量少,运算速度快, 实时性好, 为肌电等生物电信号的研究提供了一种新方法.

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讨论含未知输入的多时滞离散非方奇异系统的观测器设计问题.在两个一般秩的条件下, 利用一系列等价变换,将其转化为一个多时滞正常线性离散系统的观测器设计问题;利用线性矩阵不等式方法, 给出了存在一个与系统状态维数相同的观测器的充分条件, 并用此观测器对系统的状态和未知输入进行估计.

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针对动态联盟企业项目完工风险问题, 基于模糊计划评审法(F-PERT)描述项目的运行,建立了相应的非线性整数规划模型,并设计了嵌入F-PERT的遗传算法进行求解. 实例研究表明, 该方法在运行时间和效果方面是有效的, 从而为模糊情况下的伙伴挑选问题提供了一种有效的管理工具.

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针对多属性决策的分类问题, 基于方案间的赋值级别高于关系, 提出一种多属性决策分类法.首先描述了多属性决策的分类问题;然后通过方案间赋值的级别高于关系和线性规划模型,得到一种符合决策者偏好的多属性决策分类方法, 从而对方案进行归类.该方法克服了使用传统的ELECTRE Ⅲ方法时, 定义的有序方案对之间的赋值别高于关系导出属性权重的困难, 并将否决因素考虑进来.最后通过一个数值例子说明了该方法的有效性.

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为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能, 提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析,设计和实现了一种并行粒子群优化算法.实验结果表明, 基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率, 而且改善了早收敛现象, 算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高.

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针对传感器数据传输过程中报文的有效数据比例较低所造成的能量浪费问题,提出一种基于无线信道误码率的报文优化算法(BGPP).该算法根据接收者反馈的无线信道的误码率动态调整发送报文的长度,采用无损的数据聚集方法来提高报文中的有效数据比例.实验结果表明,BGPP算法可以适应无线信道状态的动态变化, 在无线信道误码率较低的情况下具有较好的节能效果.

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在分析层次分析法(AHP)基本原理及其应用问题的基础上,提出了给定模糊判断矩阵下的模糊数判断矩阵满意水平的概念, 建立了给定模糊判断矩阵下的极大化满意水平的模糊数判断矩阵及其权重向量求解模型.研究了用遗传算法求解模型的方法,设计了一种主从编码方式及其自主遗传算法结构.仿真结果表明了该算法的有效性和实用价值.

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提出一种基于隐式Markov模型(HMM) 的进化建模方法.使用进化算法随机搜索HMM的模型空间, 自动选择HMM 的结构和参数, 完成对动态智能体系统行为的建模, 学习智能体对周围环境的分割和反映方式. 实验结表明, 该方法可以很好地搜索HMM的模型空间, 并且避免了人工确定HMM 模型结构的困难和手工设计模型所需的多次反复.

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将移动机器人的运动规划与跟踪控制问题合并在一起, 对加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制问题进行研究.提出基于贝塞尔曲线的路径规划方法, 以满足机器人的非完整约束.在考虑所受加速度约束的条件下, 通过规划机器人状态时间轨线的方法实现了时间最优的轨迹规划.基于控制李亚普诺夫函数推导出了轨迹跟踪的控制律.仿真实验结果表明所提出的算法是有效的.

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研究一类由任意有限多个线性子系统组成的切换系统的H∞ 状态反馈控制问题.利用Lyapunov函数方法,给出由线性矩阵不等式(LMI)表示的控制器存在的充分条件, 并设计了相应的子控制器和切换策略. 最后给出一个数值仿真实例, 证明了所得结论的有效性.

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针对网络传输在控制系统中引发的问题, 提出在控制器节点采用针对迟延和丢包的补偿估计器, 以提高控制系统的性能. 当迟延小于一个采样周期且数据包传输率已定时, 将包含该补偿估计器的网络控制系统(CDEP-NCS)描述为具有两个事件的异步动态系统,并推导出保证系统稳定的时变双线性矩阵不等式. 仿真结果表明, 所提出的方法能有效提高控制系统的性能.

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利用混沌迭代的遍历性和内在随机性, 提出一种混沌免疫优化组合算法.该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势, 将混沌变量加载于免疫算法的变量群体,利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动, 并逐步调整扰动幅度.实验结果表明, 该算法能明显改善免疫进化算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高.

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针对冶炼过程中碳含量不能直接测定的不足, 采用RBF神经网络对真空感应炉的终点碳含量进行预报.在第一次预报时,初步计算出冶炼到达终点的时间和终点的碳含量;经过二次预报进行误差校正,使结果更加精确.结合现场120组数据进行学习和预报, 预报命中率较高. 实验结果表明,采用该方法预报碳含量可以取得良好的效果.

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针对大规模WCDMA无线网络基站布局规划问题, 提出一种基于聚类分解的分层算法.在聚类分解中. 以测试点信号增益矩阵构造聚类分解数据, 并给出了收敛判定函数和相似度计算方法.在分层算法中, 首先用K均值聚类将原问题分解为K 个子规划问题, 然后对各子问题求解整数规划问题, 最后对各子问题的基站布局结果进行全局调整.仿真计算验证了该算法的有效性.

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小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况, 提出一种自适应小波降噪算法, 用于语音信号的增强. 它能根据带噪信号的特点, 自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明, 该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果, 能有效提高算法的实用性能.

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为度量模糊粗不确定性信息,引入了模糊粗隶属函数.基于模糊粗糙集理论构建了一种新型的模糊-粗神经网络(FRNN),该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力. 对5个元音字母的语音识别进行测试, 结果显示FRNN网络不仅训练速度快, 而且分类性能优于BP网络、RBF网络和贝叶斯分类器.

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消除多余力是加载系统保证加载精度的技术难点和关键.基于实时性要求极高的导弹尾翼电动加载系统的硬件结构和控制原理, 研究了多余力的产生原因、 理论计算和消除方法. 实验结果表明, 电动加载系统能精确、 快速地跟踪载荷谱.

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应用Terminal滑模控制技术和选择指数趋近律来综合滑模控制器, 实现一类混沌系统的状态同步.在控制器中引入一类简单的自适应律, 用以在线估计界参数.该设计方案消除了滑模控制的到达阶段, 状态始终保持在滑模面上, 并能在有限时间内趋近于原点.与一般滑模控制同步实现相比,具有更小的同步时间和鲁棒性.通过Duffing-holmes系统的同步仿真, 验证了该方法的可行性.

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采用基于需求的约简方法, 将依赖于系统数学模型和依赖于故障特征信息的两类故障诊断方法相融合,提出一种混合智能故障诊断新方法.以非线性系统故障诊断为例, 给出了混合智能故障诊断方法提取系统故障诊断规则的步骤.该方法不仅可以扩大故障诊断的范围, 而且能紧密联系工程实际.最后以异步电动机常见故障的诊断为具体实例, 说明了该方法的可行性和有效性.

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根据灰色系统理论和序列数据的特性,提出一种灰插值方法. 建立前向灰预测和后向灰预测模型,充分利用缺失值时区窗口内的全部信息对其进行推理. 分别在单序列时建立递进灰拟合模型, 在多维数据集时利用属性相关性,对插值结果进行学习优化.通过与常用插值方法的比较实验表明, 该方法具有较好的光滑性和预测效果.