摘要:

蚁群算法是优化领域中新出现的一种启发式仿生类智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制.首先综述了蚁群算法及其硬件实现的研究进展,并讨论了蚁群算法硬件的主要特点;然后,着重介绍了基于现场可编程门阵(FPGA)的蚁群算法硬件实现方案,简要阐述了蚁群算法在软硬件划分领域的应用进展;最后,展望了蚁群算法硬件实现领域未来的研究方向和内容.

摘要:

为解决现有算法在求解大规模流水线调度问题(FSP)时计算时间过长的问题,从缩小邻域的角度出发,提出一种基于FSP问题Block 性质的快速禁忌搜索(TS)算法.利用Block 性质,算法在保证不丢失最优解的基础上,将邻域中大部分劣解排除,将搜索重点集中在邻域中“最优希望”的区域,以缩小邻域和减少计算时间.数值仿真实验表明,该算法能在较短时间内获得大规模FSP问题的满意解.

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研究一类随机系统具有期望的动态误差系数、稳态输出方差和相对稳定裕度约束的满意PID控制问题.首先应用满意控制思想,给出期望指标集的相容性定义;然后分别推导出PID控制器满足期望的稳定裕度指标的参数域边界解析式、满足期望的动态误差系数指标和期望的稳态输出方差指标的参数解集的解析式;最后给出期望指标的相容性判别方法以及相容性解集求取策略.通过算例验证了所提出方法的有效性.

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ESN(回声状态网络)是一种新型的递归神经网络,可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题.针对ESN学习算法中可能存在的解的奇异问题,利用岭回归方法代替原有的线性回归算法.通过贝叶斯或Bootstrap 方法确定岭回归方法中的正则项系数,从而有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能.该方法在月太阳黑子预测问题中显示出较好的结果.

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针对离散线性系统提出一类高阶积分观测器,并且显示这类观测器满足极点配置分离原理,同时给出了这类观测器的存在条件.基于Sylvester矩阵方程的显式参数化通解提出了这类观测器的参数化设计方法.该方法不仅给出了观测器增益矩阵的参数表达式,而且还提供了观测器系统矩阵左特征向量的参数表达式.该设计方法给出了所有的设计自由度,为实现系统的其他性能提供了方便且强有力的工具.数值例子说明了设计过程,并表明了该方法的有效性.

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为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上,提出一种增量式属性约简算法,当决策表添加新的记录后,能快速得到新决策表的所有约简和最小约简.此外,通过对不相容决策表的正区域的决策值和边界域对原决策表进行分解,得到了一种分布式增量属性约简模型.仿真研究表明了算法的正确性和高效性.

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针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中.该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化.通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.

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基于一阶线性时态逻辑!形式化定义时态数据挖掘中的主要概念,利用线性状态结构对每个时间点上的一阶语言符号进行赋值,并度量公式的真值范围.按照挖掘段概念,开发持续挖掘过程模型,用于归纳局部一阶规则与推导高阶规则.基于信息扩散原理,提出一阶规则的度量值估计方法和规则泛化算法.最后通过算例说明了扩散估计和算法的有效性.

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提出一个基于Web 日志的Web 用户群体和站点URL 聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对Web 用户群体和站点URL 进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL 的浏览时间和访问次数,使算法的精度和效率都大大提高.同时,该算法能较好地处理类间重叠问题,使算法具有较好的实用性.最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究.

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研究了线性不确定系统区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计问题.首先在连续型执行器故障模型下,利用线性矩阵不等式方法,建立了容错控制中区域极点指标与方差上界指标间的相容性理论;然后,应用极值原理分析了与区域极点指标相容的方差上界指标的取值范围;最后,给出了同时满足区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计步骤.仿真实例验证了结果的有效性.

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在考虑经纪人过度自信变化的基础上,研究投资者与经纪人之间的多期激励契约.从行为金融学角度,建立经纪人过度自信的动态模型并指出其变化规律.应用委托-代理理论推导出资本市场的最优激励契约,分析经纪人过度自信及交易次数对最优激励契约的影响,给出了在无法观测到经纪人过度自信程度的条件下,投资者实际提供的契约与最优激励契约间的变化关系.

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舰载软硬武器综合反导是一个多阶段多目标系统,依据模糊权距离和隶属度概念,考虑系统中各阶段的协同关系,将模糊优选理论与动态规划原理有机地结合起来,寻求基于协同的多阶段多目标优化最优均衡策略的模糊动态规划技术,并将该技术应用于解决舰载软硬武器综合反导协同决策的优化,得出了具有指导意义的结论.

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针对热连轧板宽板厚双输入双输出大时滞系统的复杂性,给出了简化的数学模型,并针对该模型设计了与静态解耦补偿器串联的多变量自抗扰控制(ADRC)系统.为获得ADRC 最佳参数,引入了具有全局快速搜索能力的变尺度混沌优化方法.仿真结果表明,ADRC抗扰性和鲁棒性明显优于常规PID.

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为建立可变工作环境下分布式系统可靠性模型,提出受控混合随机Petri 网,即用连续库所中的托肯控制离散变迁的变迁率,以此反映工作环境对部件可靠性的影响,从而推理出环境对系统可靠性的影响.在此模型的基础上,采用蒙特卡罗方法进行不同环境下系统可靠性仿真求解,解决了可变工作环境下分布式系统的可靠性建模及其分析问题.最后,以一个C4ISR系统为例说明了该方法是一种考虑可变工作环境影响的分布式系统可靠性分析的可行方法.

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针对高超音速飞机纵向运动的数学模型具有严重非线性、不稳定、多变量耦合以及不确定的气动参数等特点,采用非线性动态逆控制与反步法相结合的方法为其设计飞行控制系统.该系统以非线性动态逆控制作为控制内环,通过将非线性的多输入多输出系统进行精确线性化,解除了多变量之间的强耦合关系;并以反步法作为控制外环,保证系统的全局稳定以及抑制不确定参数的扰动.仿真研究表明,所提出的控制方法可以确保高超音速飞机的纵向稳定性,改善其飞行品质.

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研究凸多面体不确定连续系统的鲁棒H2/H∞滤波问题.为降低设计的保守性,提出一种新的具有参数依赖Lyapunov 函数的鲁棒H2/H∞性能准则.基于该性能准则,推导出鲁棒H2/H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器设计问题转化为具有线性矩阵不等式(LMI)约束的参数优化问题.

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针对一类具有凸多面体参数不确定性的Delta算子时滞系统,研究其保性能滤波问题.采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了滤波器存在的充分条件和显式表达式.给出的滤波器满足滤波误差动态渐近稳定和保性能方程最小.所提出的方法可将连续系统和离散系统统一到Delta算子框架下.仿真例子证明了该方法的可行性.

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针对交互式多模型(IMM)算法中模型集的设计问题,提出一种模型集设计方法.在已知真实模式概率分布函数的情况下,根据要求的模型数目,等概率划分模式空间,在每个等概率模式空间上,利用方差的含义获得最大范围地覆盖模式空间的模型集,并给出一个例子说明模型集的设计方法.应用Monte-Carlo仿真,将所设计的模型集用于IMM算法进行目标跟踪.仿真结果显示跟踪精度高,表明了该模型集设计方法的有效性.

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研究不确定动态模糊系统的稳定性问题.提出一类不确定T-S动态模糊系统的非脆弱控制问题,并进行了控制器设计.首先给出不确定T-S动态模糊系统的模型;然后利用Lyapunov函数方法,研究连续不确定动态模糊系统的非脆弱控制器设计,得到基于LMI的不确定动态模糊系统的全局渐近稳定性条件.通过对一级倒立摆的不确定模糊非脆弱控制器设计的实例,表明了设计方法的可行性和有效性.

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研究一类不确定变时滞分布参数系统的滑动模控制问题.首先设计一种无记忆功能的变结构控制器,然后分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征,最后给出了从任意初始位置出发的轨线到达滑动模态区的时间估计.研究表明,所设计的控制器结构简单,容易实现.

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科学地评价企业综合竞争力,关键在于构建企业综合竞争力的评价指标体系,并采取定性与定量相结合的系统评价.基于对企业综合竞争力内涵,要素的分析,构建了评价的指标体系,研究了模糊系统评价的可行性,建立了模糊系统评价的数学模型,并对一大型国有企业的综合竞争力进行了系统评价与实证分析.

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针对大惯性以及纯滞后严重的工业过程对象控制精度低的问题,采用专家控制与单神经元PI 控制相结合的算法,并利用自适应变尺度混沌优化方法对其进行最优整定,从而实现了智能非线性PI控制器的优化设计.仿真结果表明,该智能非线性PI 控制器具有较高的控制精度.

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基于一类广义Sylvester矩阵方程的解,提出了二阶线性系统的全维PI 观测器设计参数化方法,给出了该类观测器的增益矩阵和左特征向量矩阵的参数化表达式.该观测器设计的参数化方法直接基于二阶线性系统的参数矩阵,不涉及系统的变换或增广.数值例子表明了所提方法的简单有效性.

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针对线性时不变广义系统的迭代学习控制问题,利用时间加权范数性质,通过Frobenius范数给出广义系统在D型和PD型闭环学习律作用下系统的实际输出轨迹逐渐逼近理想输出轨迹的充分条件,并指出在D 型闭环学习律的基础上加上P 型闭环学习律不影响控制系统的收敛性,但可以改变系统的性能.仿真算例说明了该方法的有效性.

摘要:

针对混合性能指标优化问题的普遍性及其处理过程中的特点,提出一种混合性能指标优化问题的进化优化方法.首先给出混合性能指标优化问题的定义;然后,确定不同类型和标度的性能指标的转换策略、混合性能指标的个体适应度的赋值方法、以及混合性能指标优化问题的进化优化流程;最后,通过服装设计这一典型的混合性能指标优化问题的仿真验证了算法的有效性.

摘要:

为提高相似案例选择的效率和准确性,将有向无环图支持向量机(DAGSVM)多类分类器应用到相似案例选择中,提出多类分类器有效分辨阈值的概念,在保证一定案例选择准确度的前提下,对自适应构造案例集进行相似案例选择,提高相似案例选择的效率.将该方法应用于光动力治疗(PPDT)鲜红斑痣(PWS)案例推理专家系统,实验结果表明了该方法的有效性.