摘要:

鉴于瞬时故障是导致控制系统事故的主要故障形式, 瞬时故障恢复是保证系统安全的重要手段, 首先, 介绍
了当前通过主动冗余和基于系统模型分析进行瞬时故障恢复的方法; 然后, 综述这些技术在网络化控制系统的通信
网络、网络节点、系统层面瞬时故障恢复和安全控制中的应用研究; 最后, 对网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控
制方法的发展趋势进行了展望.

摘要:

针对三维传感器网络中节点最优部署问题进行研究. 通过分析常用规则多面体(如立方体和截顶八面体
等)在三维空间的填充特点, 提出了网络节点按规则多面体部署时, 单位节点最大有效体积的计算方法; 同时利用该
方法得到了网络区域保持充分覆盖且邻节点相连接时所需的最少节点数; 最后通过仿真比较了不同规则多面体的部
署性能, 进而给出了在各种????/????(???? 为通信范围, ???? 为感测范围) 情况下的最优部署模式, 提高了网络节点的部署效
率.

摘要:

针对欠驱动自主水下航行器(AUV) 的模型不确定和外界海流干扰问题, 为了实现欠驱动AUV的三维航迹
跟踪控制, 采用虚拟向导法建立空间运动误差离散化模型. 基于递归滑模思想设计离散滑模预测控制器, 利用滚动优
化和反馈校正方法补偿了不确定项对滑模预测模型的影响. 最后针对某欠驱动AUV进行了空间曲线跟踪控制仿真
实验. 结果表明, 所设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响, 并对外界海流干扰有较好的
抑制作用, 保证了欠驱动AUV三维航迹跟踪系统的鲁棒性, 实现了三维航迹的精确跟踪.

摘要:

基于模型类/参数模式的传统系统辨识, 虽然囊括了系统辨识几乎所有的成果, 理论也趋于成熟, 但不宜使用
在空间中分布不均匀且数量相对少的数据. 鉴于此, 提出针对这类数据建模的无参数系统辨识研究方向, 讨论基于代
表点和加权距离的无参数系统辨识方法, 给出基于分类一致性准则的模型估计方式. 与传统系统辨识的区别是, “没
有参数”并且从实质上改变估计模型的方式. 用IRIS, Breast Cancer 等典型数据检验了模型的有效性.

摘要:

为了改善二进制量子行为粒子群优化(BQPSO) 算法的收敛性能, 提出了一种基于完全学习策略的改进
BQPSO 优化(CLBQPSO) 算法, 并由此设计了一种新的数据聚类方法. 该算法在4 个测试数据集上与其他一些聚类
算法进行了聚类实验比较, 实验结果表明, 基于CLBQPSO 的聚类算法不仅收敛速度快, 而且有较好的全局收敛性,
收敛精度优于其他聚类算法, 聚类效果更好.

摘要:

回声状态网络(ESN) 学习算法中可能存在解的奇异问题, 在时间序列预测时易导致病态解问题, 且伴随
着具有较大幅值的输出权值, 尤其是当训练样本个数小于输出权值维数时, ESN 的解必为奇异的. 鉴于此, 考虑使
用LM(Levenberg Marquardt) 算法代替常用的线性回归方法, 自适应选择LM参数, 从而有效地控制输出权值的幅值,
提高ESN 的预测性能. 通过Lorenz 混沌时间序列进行预测研究, 对大连月平均气温实际数据进行仿真研究, 取得了
较好的预测效果.

摘要:

针对带顺序相关建立时间的同等并行机调度问题的求解, 提出一种新的混合量子衍生进化规划算法. 该算
法通过定义新的量子个体来表示调度问题中的工件排序, 并定义了针对调度问题的量子旋转角, 使个体向更好的解
靠近. 同时, 针对并行机问题本身, 改进了个体的编码方式和新的变异方法. 为了验证算法的有效性和收敛性, 采用不
同规模的算例进行仿真实验. 结果表明, 即使在小种群情况下, 算法所得解均优于基本进化规划求得的解.

摘要:

基于轨迹线性化控制(TLC) 理论提出了一种全驱动平流层飞艇轨迹跟踪控制设计的新方法. 该方法由期望
姿态生成、运动学控制和动力学控制3 部分组成. 首先利用期望轨迹的Frenet 标架构造期望的艇体坐标系, 导出期
望姿态的计算公式; 然后将系统运动学部分按照移动和转动分解, 动力学部分按纵向与横向分解, 将整个系统划分
为4 个回路, 并分别用TLC 理论进行控制设计, 避免了设计时对全系统求逆的困难; 最后给出了控制方法的计算步骤
和平流层飞艇跟踪典型轨迹的仿真结果, 结果验证了所提出方法的可行性.

摘要:

讨论具有多个通信时延的二阶多智能体系统平均一致性问题. 采用构造Lyapunov-Krasovskii 函数的方法来
分析系统的时延依赖稳定判据, 并通过求解线性不等式来获取最大时延上界. 为了最大限度地降低判据的保守性, 在
主要结论中引入了自由权矩阵思想. 数值实例和仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对多传感器图像融合问题, 提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法. 首先, 采
用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后, 对低频子图像采用改进型感受野模型进行融
合, 高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking 脉冲耦合神经网络模型进行融合; 最后, 将各子图像进行非下采样轮
廓波逆变换, 得到最终融合图像. 仿真实验表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对轮式移动机器人在实际工作中不可避免地受到环境因素影响的问题, 采用Sage-Husa 自适应卡尔曼滤
波对带有白噪声的参考轨迹进行估计, 以提高测量信息的真实性; 同时在速度控制的基础上, 考虑机器人动力学模型
及其外界干扰, 利用滑模控制思想设计出具有渐近收敛性的力矩反馈控制规律来跟踪滤波后的估计值. 仿真结果表
明, 该控制方法能有效抑制测量噪声和外界干扰的影响, 快速跟踪任意参考轨迹.

摘要:

连续属性离散化在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域起着重要的作用. 鉴于此, 提出一种基于类-属性
关联度的启发式离散化技术. 该技术定义了一个新的离散化标准, 根据数据本身的特性选择最佳断点, 克服了目前最
先进自顶向下离散化方法存在的缺陷. 基于粗糙集理论中变精度粗糙集模型, 提出一种新的不一致衡量标准, 能够有
效地控制离散化所产生的信息丢失, 允许数据存在适当的分类错误度. 实验结果和统计性分析表明, 所提出的技术显
著地提高了J4.8 决策树和SVM分类器的学习精度.a

摘要:

针对大数据集情况下标准广义判别分析(GDA) 方法进行非线性特征提取时计算复杂度较高的问题, 提出了
基于GGDA(greedy GDA) 的训练数据减少和非线性特征提取方法. 该方法用greedy 核主成分分析方法的greedy 技
术对训练数据选取子集; 然后用GDA方法对子集而不是全部训练数据训练特征提取模型; 并用几种特征提取的数据
进行分类对比实验. 实验结果表明, GGDA和GDA方法的特征提取性能优于其他对比方法, GGDA方法不仅较好地
保持了GDA方法的特征提取性能, 而且减少了大数据集进行非线性特征提取的计算复杂度.

摘要:

针对室内接收信号强度定位具有较大误差的情况, 提出一种高效的循环加权递推平均滤波算法对测量信号
进行滤波. 对已测量数据使用最小二乘法进行拟合得到多项式模型, 并使用极大似然估计进行定位. 实验结果表明,
所提出的循环加权递推平均滤波算法在计算量较小的情况下, 能够有效提高测距精度, 多项式拟合比对数距离路径
损耗模型拟合定位精度更高. 在室内环境下, 提出的算法定位精度达到0.6m左右, 接近节点物理性能所允许的最佳
定位精度.

摘要:

研究了一类具有分布时滞的线性不确定系统的鲁棒非脆弱保性能控制问题. 考虑分布时滞系统和状态反馈
控制器均具有时变不确定性, 通过构造新的含三重积分项的Lyapunov-Krasovskii 泛函, 并结合不等式推导技巧, 以线
性矩阵不等式形式给出了系统鲁棒非脆弱保性能控制器存在的充分条件. 该方法保证了给定的二次性能函数不超过
一个确定的界并且是分布时滞相关的. 仿真实例表明了该方法的可行性和有效性.a

摘要:

针对时间序列数据的高维特性, 提出一种基于云模型的时间序列分段聚合近似方法. 利用云模型的熵评判
分段聚合后各子序列的数据稳定性, 选取稳定性最弱的子序列再分段聚合, 最终得到云模型序列, 同时给出了云模型
序列的相似性度量. 该方法对时间序列能够有效降维, 并能够自适应地识别和描述其基本特征. 实验结果表明, 数据
压缩较大时, 所提出方法能够较好地保证近似的准确性, 并提高时间序列数据挖掘的效率.

摘要:

针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点, 提出一种输入状态稳定反步自适应控制的模块
化设计方法. 基于模块化设计思想, 设计一个输入状态稳定的反步控制器, 保证在输入有界情况下系统状态的有界特
性. 基于最小二乘算法设计参数自适应律和滤波器的辨识器模块, 保证独立于输入状态稳定控制器之外的参数误差
及其导数有界, 并利用一种基于免疫克隆原理的改进粒子群算法优化固定参数, 改善动态性能. 仿真结果表明了所提
出算法的有效性.

摘要:

针对传统的支持向量机(SVM) 算法在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷, 为了提高SVM算法在
不均衡数据集下的分类性能, 提出一种新型的逐级优化递减欠采样算法. 该算法去除样本中大量重叠的冗余和噪声
样本, 使得在减少数据的同时保留更多的有用信息, 并且与边界人工少数类过采样算法相结合实现训练样本数据集
的均衡. 实验表明, 该算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能, 而且总体分类性能也有所
提高.a

摘要:

鉴于传统的??-means 聚类算法只限于处理数值型数据, 将??-means 算法扩展到分类型数据域, 提出一种分
类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数
据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量
对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．

摘要:

针对一类不确定非线性系统, 提出了一种模糊容错控制方案. 采用模糊T-S 模型来逼近非线性系统, 由线性
矩阵不等式设计模糊模型的控制律. 构建了模糊逻辑系统作为补偿器来抵消对非线性系统的建模误差和因故障引起
的不确定性, 并证明了闭环系统能够满足期望的跟踪性能. 仿真实例表明了所提出容错控制方案的有效性.a

摘要:

非线性和不确定性是制约控制系统性能的主要因素, 鉴于此, 提出了一种基于偏差分离的双线性输出反馈
控制策略, 并给出了双线性输出反馈控制系统指数渐近稳定的充分条件. 该策略由常规PID 控制器和线性补偿控制
器两部分组成, 在线获取模型偏差信息并进行补偿控制, 控制器结构简单, 具有较好的工程意义. 仿真结果表明了所
提出的双线性输出反馈控制策略的有效性.

摘要:

利用均衡理论和变分不等式研究工具, 建立了随机需求情形下多层竞争型闭环供应链网络均衡模型, 并在
此基础上, 构建了均衡约束数学规划模型, 即设施竞争选址模型. 利用均衡模型来捕捉由新进设施的进入所引起的网
络均衡状态的变化, 并将其引入位置决策过程. 根据模型特点, 提出了遗传算法与修正投影算法相结合的求解策略.
最后利用提出的模型和求解算法对算例进行计算与分析, 得到了网络竞争趋势变化情况、新设施的位置策略及其生
产运营决策.

摘要:

针对免疫入侵检测中实值空间存在的问题, 借助免疫细胞的表位组织形式和离散拓扑理论, 提出一种新的
形态空间表示法—–邻域表示法. 该方法利用数据的集合特性, 采用空间中互不相交的邻域表示自体/检测器, 并设计
匹配策略和检测算法. 实验表明, 邻域空间可以较好地弥补实值空间的缺陷, 提高检测器生成效率, 改善系统整体检
测效果.a

摘要:

针对具有不确定的离散Markov 跳变系统, 研究其滑模状态反馈控制问题. 考虑系统的不确定满足匹配条件,
以线性矩阵不等式形式给出了离散滑模面存在的充分条件, 设计了具有指数趋近律的滑模控制器, 保证了系统状态
到达滑模面并在滑模带上随机镇定. 数值仿真验证了所提出的控制方案的有效性.

摘要:

箱位分配是集装箱码头运作优化管理的关键问题. 针对出口箱交箱时间的动态不确定性, 提出两级调度策
略, 将出口箱位分配问题分解为贝位分配和贝内具体箱位分配, 分别建立规划模型优化龙门吊大车行使距离和翻箱
量, 并针对两级调度策略特点分别设计开发基于禁忌搜索的求解算法. 模拟实验表明, 所提出的方法能够适应动态条
件变化, 改善调度效果, 并在合理时间内获得满意解.

摘要:

气动肌肉是仿生机器人研究的重点, 为此, 设计了形状记忆合金丝编织网气动肌肉机构. 通过等效气缸和等
效动力学分析, 建立了输出力模型, 设计了含位置PID 内环的阻抗控制, 并建立了阻抗模型, 通过拉氏变换和频域分
析给出了稳定条件. 理论分析表明, 合金丝的收缩可增大气动肌肉的输出力和调节刚度. 在Matlab 上开展阻抗参数对
柔顺性影响的仿真实验, 结果表明刚度对于接触力影响最大, 阻抗控制可实现接触力和位置的协调控制.

摘要:

为了提高BP 神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性, 提出了一种基于遗传算法优化BP 神经网络
的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练BP 神经网络预测模型以求
得最优解, 并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证. 仿真结果表
明, 该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.

摘要:

为了获得非线性离散时间系统的最优控制策略, 基于自适应动态规划的原理, 提出了一种带误差限的自适
应动态规划方法. 对于一个任意的状态, 用一个有限长度的控制序列近似最优控制序列, 使性能指标与最优性能指标
的误差在一个较小的范围内. 选取一个非线性离散时间系统对算法的性能进行数值实验, 结果验证了该算法的有效
性, 用较少的计算代价获得了近似最优的控制策略.

摘要:

鉴于非线性系统分析的核心归结为系统状态方程的求解, 针对一般非线性控制系统, 引入由状态量、控制量
与自变量时间?? 为坐标构成的“广义时态空间”. 为了求解非线性状态方程, 在广义时态空间(????, ??(??), ??(??)) 处将方
程的右端展开为(?? − ????) 的Taylor 级数, 通过直接积分获得了非线性控制系统状态方程关于自变量时间(?? = ?? − ????)
的级数解, 并证明了解的收敛性.

摘要:

基于二次分离方法研究时变时滞系统的时滞相关稳定性问题. 通过引入更为严格的积分二次约束, 取得保
守性更小的稳定性判据. 借鉴时变时滞分解思想, 提出基于线性矩阵不等式的改进的稳定性判据. 数值算例表明了所
提出方法的有效性.