摘要:

首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分
为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,
并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据
驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具有前
景的研究方向.

摘要:

考虑了多品种小批量生产环境下的印刷电路板生产调度优化问题, 建立了以包括切换时间在内的多品种平
均流程时间最小化为目标的调度优化模型. 针对电子产品组装独特的切换后效性, 开发了主动禁忌搜索算法, 分组间
搜索和组内搜索2 个层次对印刷电路板的排序问题进行优化. 通过与理论下界值比较的仿真实验显示了模型与算法
的有效性及现实应用的可行性.

摘要:

研究了一种混合型多属性决策方法, 用于多资源模型的供应商选择问题, 并将供应商选择过程分为2 个阶
段. 首先用熵系数模型确定评价指标的客观权重, 利用逼近理想解排序法模型排定方案优劣次序; 然后建立多目标规
划模型确定采购数量在入选供应商之间的分配; 最后给出了一个算例, 算例结果表明该方法可行且有效.

摘要:

鉴于在回响状态网络(ESN) 的应用中常使用Wiener-Hopf 方程学习输出连接权重, 但该方法难以保证自
治ESN 的稳定性, 首先分析了导致该稳定性丧失的原因, 提出并证明了自治ESN 具备Lyapunov 稳定性的一个充分
条件; 然后将输出连接权重学习问题转化为一个非线性约束的最优化问题, 并采用粒子群优化算法求解. 仿真结果表
明, 所提方法既能确保ESN 获取高精度的预测输出, 又能保证ESN 的Lyapunov 稳定性.

摘要:

研究了供应链环境下的生产-配送集成优化问题, 从整体的角度优化需求分配、生产调度、配送拼装和车辆
调度, 利用交货时间因素来协调各模块的优化过程, 进而得到更优的运作方案. 设计了一个禁忌搜索和遗传算法相结
合的集成优化策略, 对两个不同规模的问题分别进行了独立优化和集成优化, 数值实验结果显示了集成优化策略的
优越性. 最后通过对惩罚因子的灵敏性分析, 讨论了交货时间因素对于运作成本的影响.

摘要:

提出一种改进二元决策图(BDD) 的网络可靠性评估方法. 为了解决BDD构造中有效识别同构子图的问题,
将边收缩/ 删除法应用于BDD的图分解中, 并提出了BDD的宽度优先搜索算法, 通过遍历BDD图对边进行排序, 为
布尔函数的不交化提供了一种新的高效途径. 实验结果表明, 该算法具有精确性高、时间复杂度低的优点, 可以避免
常规最小路算法中进行不交化的大量运算, 并可应用于一些大规模的网络.

摘要:

针对半导体制造中有滞留时间约束的集束型装备, 研究了临时晶圆到达时的在线调度问题, 描述了调度问
题域, 建立了问题的数学模型, 并根据模型提出了两层调度方法. 外层算法通过粒子群优化过程求解临时晶圆的加工
顺序; 内层算法在给定加工顺序的基础上, 采用前向和后向递推方法获得可行解空间, 并从可行解空间获得最优完工
时间. 从理论上证明了算法的可行性, 并通过仿真结果表明, 该方法对求解大规模临时晶圆的调度问题是十分有效
的.

摘要:

为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势, 提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁
群协同优化算法. 利用信息熵产生初始群体, 增加初始群体的多样性, 并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁
群算法, 改进相关参数, 实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成. 通过仿真实例表
明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP) 50 座城市最短路径寻优时的有效性.

摘要:

针对相互影响的多变量非等间距原始数据序列的模拟预测问题, 对多变量MGM(1,??) 模型在非等间距情形
下进行建模, 建立了非等间距MGM(1,??) 模型, 以提高模拟预测精度. 应用实例表明了非等间距MGM(1,??) 模型较
各个变量建立单变量非等间距GM(1,1) 模型的模拟预测精度有显著提高. 该模型适于等间距和非等间距建模, 使非
等间距建模具有更广泛的应用价值.

摘要:

惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.

摘要:

针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题, 提出一种新型的免疫进化算法. 随机克隆扩张和多受
体随机编辑算子是该算法的主要特色, 同时引入改进的超变异算子加强个体的学习能力; 提出一种新的算法性能评
价准则, 以比较不同算法在全局优化中的表现. 实验环节中, 首先确定了克隆扩张比; 然后将免疫进化算法与快速克
隆算法和Opt-IMMALG算法进行比较. 结果表明, 免疫进化算法明显优于另外两种算法.

摘要:

鉴于网络数字通信的特点, 研究非线性网络化系统的状态量化反馈??∞ 控制问题. 首先, 同时考虑到网络的
诱导时延、数据丢包和信号量化, 建立闭环系统的采样模型; 然后, 结合区间时滞分割法, 将其转化为状态中附加两
个时滞变量的分段连续模糊系统; 再利用时滞系统方法和对数量化器的扇形界格式, 对闭环模糊系统进行了??∞ 性
能分析和??∞ 控制器综合; 最后, 通过仿真例子验证了所提方法的可行性.

摘要:

为了快速有效地检测出聚类的边界点, 提出一种将网格技术与联合熵相结合的边界点检测算法. 该算法中
网格技术用于快速查找数据集中聚类边界所在的网格范围, 联合熵用于在边界落入的网格范围内准确识别聚类的边
界点. 实验结果表明, 该算法能够在含有噪声点/孤立点的数据集上, 有效地检测出聚类的边界, 运行效率高.

摘要:

建立关于Sylvester 方程的鲁棒极点配置梯度流优化算法模型, 在线求解相应的二次优化问题, 并在线计算
状态反馈增益矩阵, 使得闭环系统矩阵的全部特征值位于给定的区域中. 对于一切满足条件的扰动, 具有最小灵敏
度, 闭环系统大范围一致渐近稳定. 仿真结果验证了该方法适用于非线性系统的鲁棒镇定问题和在线鲁棒极点配置
问题.

摘要:

鉴于在数据学习理论中, 基于各种几何正则化的处理方法引起人们的广泛关注, 以基于独立成分分析的地
震数据处理为背景, 针对数据向量的单位模长约束, 研究了单位超球面上的二元聚类问题. 通过欧氏诱导度量, 推导
了单位超球面上的黎曼梯度公式, 并据此构造了求取其上二元聚类和数据平均的不动点迭代算法. 实验结果表明了
其有效性和优越性.

摘要:

针对组合导航系统中出现的线性非线性混合滤波模型, 提出一种新的混合高斯粒子滤波算法(MGPF). 该滤
波算法在状态更新过程中借鉴线性卡尔曼滤波思想直接更新状态量的高斯分布参数, 而非逐个更新每个粒子, 因此
很大程度上减少了高斯粒子滤波算法(GPF) 的计算量, 同时滤波精度也有一定的提高. 建立了捷联惯性导航系统与
全球卫星定位系统(SINS/GPS) 相结合的深组合滤波模型, 并对新算法MGPF进行了仿真验证, 所得结果表明了该算
法的有效性.

摘要:

针对粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto 前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解), 并且
收敛速度较慢的问题, 提出一种?? 占优的自适应多目标粒子群算法(??DMOPSO). 在??DMOPSO算法中, 每个粒子的
邻居根据粒子的运行动态地组建, 且粒子的速度不由其邻居中运行最好的粒子来调整, 而是由其所有邻居共同调整.
同时, 采用外部存档保存非劣解, 并利用?? 占优更新非劣解. 模拟结果表明了??DMOPSO算法的有效性.

摘要:

为了寻求生物反恐体系中高效的应急物资配送方式, 首先对比分析了传统的点对点配送模式和枢纽辐射模
式, 指出它们各自具有的优势; 然后构建一种混合协同配送模式以兼顾这两种模式的长处, 进而建立了混合协同配送
模式函数模型并给出了具体求解的启发式搜索算法. 通过仿真表明, 采用该模式能形成更加高效的应急救援网络, 对
实际应急救援工作具有一定的指导意义.

摘要:

研究了轧机厚控系统时滞相关鲁棒容错控制问题. 轧机厚控系统实际是一个线性不确定时滞系统, 考虑其
可能发生的执行器增益故障, 利用Lyapunov-Krasovskii 泛函方法和线性矩阵不等式, 给出了厚控系统时滞相关鲁棒
容错控制器存在的充分条件, 并给出了控制器的设计方法. 所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒稳定, 并且能达到
给定的??∞ 性能指标. 最后通过仿真实例验证了设计方法的有效性.

摘要:

研究了一类同时具有离散与分布时滞的不确定中立型系统的鲁棒稳定性问题. 基于时滞分割思想, 通过构
造一类特殊的Lyapunov-Krasovskii 泛函, 并利用Jensen 不等式, 建立了线性矩阵不等式形式的时滞相关鲁棒稳定性
新判据. 该方法不涉及模型变换与自由权矩阵技术, 减少了理论与计算上的复杂性; 同时允许中立时滞项的系数矩阵
存在时变不确定性, 增强了系统的鲁棒性能. 数值算例表明了所得结论的有效性和更低的保守性.

摘要:

运用前景理论和委托代理理论, 探讨信息不对称时有损失厌恶型零售商和风险中性供应商参与的价格补贴
契约设计问题. 通过对零售商订货行为和供应商定价策略的研究, 发现信息不对称时零售商的最优订货量小于系统
的最优订货量, 因而价格补贴契约不能使整个供应链达到协调. 最后通过算例进行了验证.

摘要:

将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根
据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函
数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选
择最优降噪阈值, 有效去除噪声.

摘要:

为了降低注塑过程参数优化方法在优化过程中付出的实验代价, 提出将广泛应用于电路设计优化问题的主
动空间映射方法应用于注塑过程参数优化问题, 利用带惩罚项的参数提取方法解决迭代过程中存在的参数提取结果
不唯一的问题. 该方法利用不精确模型的结果以及少量的实验结果, 获得使制品满足尺寸指标的过程参数, 从而减少
实验代价. 通过在Moldflow仿真平台上的仿真及结果分析, 表明了方法的有效性.

摘要:

考虑执行器故障影响, 研究了二阶饱和线性系统的吸引域估计问题. 通过适当定义容错吸引域, 并采用椭圆
逼近, 使得系统的吸引域具有容错能力. 为了保证容错吸引域的收敛性能, 通过状态反馈将闭环系统极点配置在圆形
极点区域内. 基于参数空间, 给出了圆形极点区域对应的反馈增益向量空间的不等式表示. 在反馈增益向量空间和执
行器幅值的约束下, 基于参考集的缩放构造了一个容错吸引域的优化问题, 并提出了一种求解方法. 最后给出一个实
例进行验证.

摘要:

为了解决具有优先级的直觉模糊多准则决策问题, 定义了直觉模糊优先有序加权平均(IFPOWA) 算子. 基于
优先关系, 利用直觉模糊值修正得分函数给出其关联权重向量的计算方法, 分析并证明了IFPOWA算子的性质; 提出
了基于IFPOWA算子的具有优先级的直觉模糊多准则决策方法. 最后, 利用实例对方法的有效性进行了分析.

摘要:

利用动力系统的分支理论研究了具有学习能力的有限理性双寡头产量竞争模型, 讨论了该模型均衡点的存
在性与稳定性, 并进行了数值仿真. 仿真结果表明, 企业产量调整速度的变化对于模型的稳定性有较明显的影响; 运
用延迟反馈控制法可使陷入混沌的模型重新稳定在Nash 均衡状态, 混沌控制实施者可从混沌控制中获利.

摘要:

为了改善作业计划的可执行性, 应用基于仿真的优化对炼钢-连铸作业计划问题进行了研究. 借助数学模型
描述该问题, 进而开发了一个基于仿真的遗传算法. 该算法能够仿真物理系统的运行和现场人员的部分操作, 简洁明
了且运行速度较快. 实验及分析表明, 该方法便于实现, 能得到更接近实际的作业计划.

摘要:

研究了风险中性的供应商与风险厌恶的零售商所构成的二阶供应链的定价与订货策略, 零售商的风险厌恶
由条件价值风险来度量. 研究结果表明, 当供应商不确定零售商的风险厌恶因子时, 一定会造成其期望利润的下降,
从而也体现了信息的价值. 特别地, 当风险厌恶因子服从均匀分布时, 其期望订货量正是需求的截断随机变量的期
望.

摘要:

制造商的生产能力受到限制时, 单位产品生产成本会随产量的提高而增加; 订货量增加时, 零售商会尽力实
现自己的销售目标, 销售成本会增加, 此情形下收益共享契约无法实现供应链的完美协调. 鉴于此, 通过对契约模型
修订, 研究发现单位产品生产成本增加时, 制造商会提高批发价格, 但会主动替零售商承担一部分递增的销售成本,
且承担比例与其分享零售商销售收益份额成正比, 此时可实现供应链的完美协调. 数值分析验证了所得结论.

摘要:

为了有效地减少样本训练时间, 提高多类分类器的识别率, 同时使模型具有较好的推广能力, 在综合考虑待
分类样本数和类别易分性能的基础上, 在“先分样本数较大的类”和“先分易分的类”之间折衷考虑, 提出一种基于
样本的新的类划分方案. 采用平衡决策树结构, 得到了一种新的决策树支持向量机多类分类算法. 实验结果表明, 该
算法在不降低识别率的情况下, 能大大减少系统的训练时间, 是一种有效的多类分类算法.

摘要:

鉴于群组决策专家赋权方法研究中, 现有赋权方法虽然考虑了专家给出的排序向量的一致性, 但缺乏对排
序向量信息相似性的度量, 导致可能出现排序向量与群体共识相近, 但信息不确定性较大的专家被赋予了与其他专
家相同权重的问题. 基于此, 提出一种基于信息熵的专家聚类赋权方法, 运用信息相似系数对排序向量进行聚类分
析, 根据聚类结果和排序向量的信息熵来确定专家的权重. 具体算例表明, 该方法有效且可行.

摘要:

针对在复杂大范围环境下低空突防的多无人飞行器, 通过分析威胁环境和协同突防的相关要素, 提出了协
同规划框架.设计了基于空间冲突预处理的打击时序协同算法; 提供突防效能计算的基于变步长时间同步目标分配
算法; 通过协同突防航迹选择优化算法的不断迭代计算, 实现协同突防规划. 仿真分析验证了规划算法的有效性.