摘要:

基于退化数据具有比失效时间数据更多的可靠性信息，为高可靠、长寿命产品提供了一种有效的可靠性分析方法，为此对退化建模领域的相关理论研究与工程实践作了阶段性的总结．首先介绍了退化建模的概念和发展现状；接着给出了退化模型与失效时间分布之间的关系；然后按无应力因子和有应力因子两种情形对退化建模的相关研究进行了概述；最后简要分析了退化建模领域中的热点问题，并对下一步的研究进行了展望．

摘要:

首次将多元生存分析引入进化算法，设计了一种生存自适应的蚁群算法．对蚁群算法收敛过程建立生存模型，用ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒ法计算生存时间估计值和生存函数曲线，以算法各参数作为生存时间的协变量，用ＣＯＸ 比例危险率回归模型来定量分析其相互依赖关系，分析了种群大小对早熟收敛的影响．根据个体适应度和种群多样性对剩余生存时间进行模糊控制，实现种群规模的自适应调控．数值实例验证了算法的有效性、稳定性及准确性．

摘要:

基于数乘变换是灰色系统建模过程中数据处理的基础，讨论了ＧＭ（n，h）模型与其他几类灰色模型的内在联系．将各类灰色模型统一于共同的分析体系，并在此基础上研究了数乘变换对ＧＭ（n，h）模型参数取值的影响．指出了模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关，而与自变量的变换无关．最后分析了几个特殊灰色模型的数乘变换性质，该结果对研究系列灰色模型参数特征有重要意义．

摘要:

针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题，提出了一种智能预测算法．首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征，采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征；然后在此基础上，通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）核矩阵进行简约，利用核偏最小二乘方法进行回归计算，得到具有稀疏性的ＬＳＳＶＭ 预测模型．实验结果表明，该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测．

摘要:

针对目标特征值和测量值均以区间数表达的多传感器目标识别问题，提出了一种不确定性融合方法．该方法定义区间相离度，通过对特征值的区间聚类和诱导有序加权平均算子集结得到属性的权重，利用综合相离度给出目标识别方法．能够克服属性权重选取的主观性，提高了目标识别结果的可信度．仿真实例验证了所提出方法的有效性和实用性．

摘要:

在分析原有定义不足的基础上，提出一种新的动态关联规则，其支持度向量和置信度向量与经典定义相吻合，能更好地反映规则随时间变化的动态信息．进一步提出两种新的动态关联规则挖掘算法：ＩＴＳ和ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ．其中：两阶段ＩＴＳ算法具有较好的可理解性；基于扩展ＦＰ树的ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ算法适宜于高密度海量数据的挖掘．实验
结果表明，该算法具有较好的挖掘性能和可扩展性，适用于动态关联规则的有效挖掘．

摘要:

针对一类含有输入时滞的不确定切换系统，讨论了鲁棒指数镇定问题，提出了可行的切换控制器和切换信号的设计方法．首先，运用还原法将具有时滞的切换系统转化为无时滞的切换系统；然后，基于线性矩阵不等式，给出了系统在切换控制器和切换信号作用下鲁棒指数可镇定的充分条件，并利用多Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法给出了定理的详细证明；最后，利用数值仿真例子验证了该方法的有效性．

摘要:

针对决策支持系统缺乏有效的决策过程控制手段的问题，提出了语义决策及其过程支撑环境（ＤＰＳＥ）的概念．ＤＰＳＥ 利用决策问题语义指导系统方案，以决策过程中行为为应激式调度，实现决策支持系统运行全过程中语义形式化．ＤＰＳＥ 将决策环境分为需求组织、资源分配和行为规划３个方面，并定义了语义决策过程中动态语义的表示方法，提供了语义封装的方法及其过程支撑相关的算法．最后给出了系统原型，并通过实验表明ＤＰＳＥ 的有效性．

摘要:

研究了有界丢包网络环境下的多包不确定系统的鲁棒预测控制．首先在构建无限时域性能代价函数时，不同于传统预测控制方法，只考虑成功数据传输序列，并由此提出了两种鲁棒预测控制方法：将无限时域控制作用参数化为一个状态反馈控制律；或参数化为一个自由控制作用接一个状态反馈控制律．与传统方法一样，采用性能代价函数作为Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数证明了系统的闭环稳定性．仿真实例验证了此方法的有效性．

摘要:

采用禁忌搜索（ＴＳ）／变深度搜索（ＶＤＳ）混合算法对涤纶短纤维生产调度优化问题进行优化．混合算法通过改变常规ＴＳ算法邻域，采用变深度搜索技术增强了算法寻优能力．某大型石化企业实际数据的实验结果表明，该算法在寻优能力和求解时间上比常规ＴＳ算法更加有效，能够在更短的时间内获得满意解，对于解决多产品多阶段连续生产调度问题具有实用价值．

摘要:

采用自适应滤波器ＦＩＲ 对水下机器人进行在线自适应建模，并利用ＬＭＳ算法来调节滤波器的权系数．通过对滤波器权系数和误差信号平方的分析，实时检测出传感器的故障，并应用ＦＩＲ 滤波器输出替代故障传感器信号，实现传感器故障情形下水下机器人容错控制．应用该方法对Ｏｕｔｌａｎｄ１０００水下机器人传感器的故障进行检测和容错，实验结果表明所提故障检测方法准确可靠，具有较好的容错效果．

摘要:

为了提高多传感器信息融合系统的动态优化和容错能力，应用动态贝叶斯网络理论对传统联邦滤波器进行改造，得到了一种可以实现高动态环境条件下多传感器信息主动动态优化配置的信息融合方法．仿真结果表明，这种信息融合方法具有较强的动态适应和容错能力．

摘要:

基于单视觉主动红外光源系统，提出了一种视线检测方法．在眼部特征检测阶段，采用投影法定位人脸；根据人脸对称性和五官分布的先验知识，确定瞳孔潜在区域；最后进行人眼特征的精确分割．在视线方向建模阶段，首先在头部静止的情况下采用非线性多项式建立从平面视线参数到视线落点的映射模型；然后采用广义回归神经网络对不同头部位置造成的视线偏差进行补偿，使非线性映射函数扩展到任何头部位置．实验结果及在交互式图形界面系统中的应用验证了该方法的有效性．

摘要:

针对评价群体成员权重未知且语言评价信息不完全的群组评价问题，提出了一种基于变权的证据推理解决方法．该方法将各评价群体成员的评价意见作为证据，将位置权向量引入到信度初始分配的建立中，定义了冲突度指数的概念作为证据赋权的诱导分量，结合“大多数”模糊量化算子确定权重，并应用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ规则进行证据合成．该方法从证据之间提取权重信息，体现了采纳多数人意见的群组评价思想．最后给出了一个应用实例．

摘要:

在相控阵雷达跟踪加搜索（ＴＡＳ）工作方式下，为跟踪较大的机动目标，提出一种目标机动检测器设计方法，得到归一化的目标机动系数．基于该方法，给出了一种动态计算优先级的调度算法，较好地解决了机动多目标跟踪的资源调度问题．与几种常用机动检测器相比较，结果表明了这种机动检测器具有更高的检测概率．最后在多目标环境下进行机动目标跟踪的蒙特卡罗仿真，仿真结果显示了多目标机动检测器和资源调度算法的有效性．

摘要:

针对多对一供应链结构中零售商具有较强议价能力的特点，建立了零售商为主方、制造商为从方的Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从对策模型；给出在零售商提供契约条款的对称博弈中，制造商生产产品策略存在唯一最优解的证明；分析了零售商契约参数变量的决策问题；讨论了收入共享契约下分散供应链同集中供应链决策的关系．通过仿真实验，分析验证了契约参数及产品的可替代性对供应链绩效的影响．

摘要:

支持向量机（ＳＶＭ）和模糊推理系统（ＦＩＳ）分别源于统计学习理论（ＳＬＴ）和认知学两个不同的领域．在一定约束条件下，提出并证明了ＳＶＭ 和一类基于规则的ＦＩＳ的函数等效性定理．在此基础上，提出基于ＳＶＭ 学习过程的ＦＩＳ（ＭＢＦＩＳ）的设计方法．ＭＢＦＩＳ继承了ＳＶＭ 良好的泛化能力和对“维数灾难”的避免能力，也继承了基于规则的ＦＩＳ的显式推理能力．Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ数据实验表明，ＭＢＦＩＳ具有良好的分类性能．

摘要:

针对一类具有范数有界不确定性的广义系统，当系统状态不可测时，提出了一种基于输出反馈的鲁棒预测控制器综合算法．采用ＬＭＩ方法以及变量变换思想，将无限时域“最小最大”优化问题转化为线性规划问题．确定出一组分段连续的输出反馈控制序列，给出了输出反馈控制律存在的充分条件，证明了优化问题在初始时刻的可行解可以保证广义闭环系统是渐近稳定且正则无脉冲的．仿真实例验证了所提出方法的有效性．

摘要:

提出一种基于梯形模糊数距离期望值的多维偏好群决策模型，以解决偏好和属性值均为梯形模糊数的群决策问题．其算法为：首先定义在β 截集下主／客观偏好之间的偏差函数，通过构造目标规划模型，求解属性的权重向量；然后集结不同β 截集下所有决策者的加权规范化模糊决策矩阵，形成总加权规范化模糊决策矩阵；最后求出各备选方案与模糊理想解的相对贴近度δi，按大小排序确定最优方案．

摘要:

针对含有匹配不确定项的线性离散时间系统，设计了一种全程滑模控制器，使系统状态在初始时刻就在切换区内．给出了一种双曲正切离散趋近律，由这种改进的趋近律所设计的控制器不但可以减小系统稳态误差，而且能够削弱系统的抖振强度．将该方法应用在Ｂｕｃｋ变换器的控制器设计中，对Ｂｕｃｋ变换器的电压进行跟踪控制，仿真结果验证了所给控制策略的有效性．

摘要:

为了更好地解决软硬件双路划分问题，提出一种自适应蚁群算法．基本思想是：对状态转移概率与信息素挥发因子，采取自适应调节策略．保证了算法前期蚁群的随机性较大，可以充分全局搜索；算法后期蚁群的随机性降低，以使算法在较短的时间内收敛．对不同节点的控制数据流图进行仿真实验，表明在同等条件下，相对于改进模拟退火、改进禁忌搜索、改进蚁群算法以及ＤＣＧ３Ａ 方法，所提出算法的命中率与收敛时间结果均更优．节点规模越大，优势尤其明显．

摘要:

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法，并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统，通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点，无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明，在配置极点变换时，利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．

摘要:

研究具有执行器故障的Ｄｅｌｔａ算子线性不确定系统的可靠鲁棒H_∞ 问题．设计控制器，确保在执行器发生故障时闭环系统仍能保持鲁棒稳定，且满足给定的H_∞ 指标．针对执行器连续故障模型，运用线性矩阵不等式方法，得到Ｄｅｌｔａ算子系统α-次优可靠鲁棒H_∞ 状态反馈控制器的存在条件和设计方法，并进一步给出了Ｄｅｌｔａ算子系统最优可靠鲁棒H_∞ 控制器的设计方法．数值算例表明，该设计方法是有效而可行的．

摘要:

直觉模糊集（ＩＦＳ）是对模糊集理论的一种扩充，能更好地处理模糊概念．首先给出一种新的直觉模糊集相似度；然后提出基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法；最后通过线性目标规划模型和直觉模糊集相似度，得到属性的最优权重和相应的方案排序．数值实例表明，该方法是有效而可行的．

摘要:

针对决策过程中区间数更适合表达决策者对候选方案的偏好程度，基于区间数判断矩阵，综合考虑决策者个体权重，扩展“和积法”，应用“相对熵”的概念，提出了一种加权个体方案权重集结的群体决策方法．该方法将中间结果转化为实数型再进行集结，避免了决策者判断信息的丢失．最后，通过算例说明了该方法的可行性和有效性．

摘要:

提出一种改进的基于多种群协同进化的微粒群优化算法（ＰＳＯ）．该算法首先利用免疫算法实现解空间的均匀划分，增加了算法稳定性和全局搜索能力．在运行过程中，通过种群进化信息生成解优胜区域，指导变异生成的微粒群向最优解子空间逼近，提高算法逃出局部最优的能力．将此算法与ＰＳＯ 算法和多种群协同进化微粒群算法进行比较，数据实验证明，该算法不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点，而且全局收敛能力和稳定性均有显著提高．

摘要:

基于网络化控制系统是具有延迟约束的实时系统，首先建立了保证网络控制性能的延迟约束模型，以此为基础提出满足上述延迟约束的带宽调度策略，以兼顾控制系统控制性能和网络系统服务质量；利用时间需求分析，给出在该策略下的周期、偶发与非周期等３种网络数据的可调度条件及延迟估计的算法，给出调度策略与保证网络控制性能的协调优化设计方法；最后提出一种控制系统与网络调度的集成仿真平台，并举例说明了策略的有效性．

摘要:

针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷，提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法．首先以某种概率分布产生若干随机样本，并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和ＳＶＭ 参数优化；然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型．故障诊断实验结果表明，该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数，提高故障诊断性能．

摘要:

为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测，基于智能控制技术和多尺度表示方法，通过引进自适应补偿模糊因子，运用Ｈａａｒ小波的优良特性，构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络，提出了基于Ｈａａｒ队列动态多尺度融合自适应智能预测方案．仿真表明，该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力．

摘要:

针对钢坯加热炉系统所具有的典型分布参数特点，提出了一种基于分散推理结构的钢坯温度分布模糊控制方案．首先，将炉内钢坯温度偏差分布作为模糊推理系统的输入信息；然后，对于每一个炉温调整点，通过一组二维模糊控制器，产生一组与钢坯温度偏差分布对应的炉温补偿控制分量；最后，综合各控制分量获得各调整点处的炉温补偿量．仿真算例表明，该方案能够有效地保证钢坯按理想加热曲线完成加热过程．

摘要:

针对一类非线性时滞系统的鲁棒自适应滑模控制器设计问题，提出了一种基于偏微分变换的自适应滑模控制方法，该方法能够有效地削弱系统的输入抖动．基于自适应滑模控制技术和Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定方法，克服了时滞影响，不但保证系统状态可以在有限的时间内到达滑模面，而且保证了系统的渐近稳定特性．最后给出的仿真结果验证了该控制方案的有效性．

摘要:

针对多输入多输出非线性多时滞系统，提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞ 控制，构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数；设计了H∞ 补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律，构造了包含时滞的李亚普诺夫函数，从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞ 跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．

摘要:

提出了一种适用于无线传感器网络的能量高效的分布式分簇算法（ＥＥＤＣ），该算法使具有较高剩余能量及距离基站较近的节点有更大的机会成为簇头．理论分析表明该算法通信开销较小，而且有效地均衡了节点的能量消耗．为了确保ＥＥＤＣ 的正确性、完整性和可靠性，利用形式化方法———着色网对其关键属性进行建模和分析．仿真结果表明，ＥＥＤＣ 有效地延长了网络生命周期，提高了网络的能耗效率．