摘要:

为克服传统的“自顶向下”方式下生产计划与调度不协调的缺陷, 针对汽车同步装配线, 构造了生产计划与
调度集成优化混合整数规划模型, 并采用拉格朗日松弛法将其分解为批量计划及调度等子问题. 将调度子问题转化
为与时间相关的旅行商问题, 并采用dynasearch 算法求解. 对于拉格朗日对偶问题, 采用均衡方向策略法求解. 仿真
实验结果验证了模型及算法的有效性.

摘要:

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener 型非线性系统, 建立T-S 模糊模型, 并提出一种基于分段
Lyapunov 函数的非线性预测控制算法. 通过构造分段二次Lyapunov 函数, 分析非线性系统的稳定性, 降低普通二次
Lyapunov 函数的保守性; 通过离线设计分段反馈控制律, 在线实施符合条件的反馈控制律, 极大程度地提高了在线
计算效率. 仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要:

针对卫星姿态估计的非线性、非高斯特性, 提出一种粒子滤波和预测滤波相结合的估计方法, 在无角速率测
量时, 首先利用预测方法在线估计系统模型误差和姿态角速度, 再通过改进的规则化粒子滤波器估计姿态四元数. 粒
子初始化和重要性函数等的设计加快了算法的收敛速度, 预测方法的引入有效降低了粒子维数. 在某通用小卫星平
台上进行仿真, 并与扩展卡尔曼滤波(EKF) 比较, 所得结果表明, 算法在不同初始姿态估计时具有较好的稳定性和收
敛精度. 算法还为粒子滤波和无陀螺定姿的研究提供了参考.

摘要:

研究了有向通讯网络条件下一阶和二阶线性多个体协同动力学系统整体行为的矩阵代数性质. 利用矩阵分
析的方法将系统的系数矩阵变换为Frobenius 标准型, 由此将系统分解为独立基本子系统和非独立基本子系统的组
成结构. 通过研究行和为零的对角占优矩阵的性质, 得出了对线性多个体协同动力学系统整体行为起决定作用的系
数矩阵的性质, 从而将这一问题转换为普通线性代数问题.

摘要:

研究一类具有区间时变时滞的离散不确定广义Markov 跳变系统的时滞相关鲁棒稳定性问题. 通过
将Jensen 不等式与一个新的定界不等式相结合, 得到了一个新的稳定性判据, 该判据中仅含有Lyapunov 变量, 具有
较小的计算负担. 进而, 基于凸组合方法得到了另一个新的稳定性判据, 该判据引入了一些自由矩阵变量, 具有较小
的保守性. 数值算例表明了所提出方法的有效性.

摘要:

提出一种新型的基于T-S 模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略. 采用基于混沌遗传算
法的T-S 模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性, 构成模糊多步预报器. 同时, 针对现有基于二进制和十进制编码
小世界优化算法运行时间长等缺点, 提出一种新型的基于实数编码的小世界优化算法, 函数测试和应用于非线性预
测控制的滚动优化反映了其较强的寻优能力. 最后, 将其应用于基于实际数据的T-S 模糊模型的广义非线性预测控
制, 满足了系统实时性和快速稳定性的要求.

摘要:

受订货批量和库容限制的购买商向单供应商采购单种产品, 以其相邻两次订货间单位时间期望总成本最小
为目标建立(R,Q)  策略优化模型. 针对均匀分布需求给出求解方法, 结合算例从资源约束、成本参数及需求特征3 个
方面进行敏感性分析. 将随机需求与资源约束下的安全库存与订货批量进行联合优化, 克服已有(R,Q)  策略研究将
一定时期随机需求期望值默认为最优采购总量, 并由此计算订货费、货物成本及缺货成本的不足, 可为供应商的选
择提供依据.

摘要:

提出状态空间模型的正交梯度搜索的预报误差辨识方法. 通过极小化输出预报误差而获得系统的参数估
计, 提出了在观测等价类相切面正交子空间进行参数更新的实现方法, 从而解决了全参数化引起的状态空间模型参
数非唯一性问题; 给出了融合预报误差局部线性逼近性能的正则化因子自适应确定方法, 揭示了算法复杂度与系统
的能控性、能观测性的内在联系. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:

研究具有随机丢包的网络控制系统(NCS) 的镇定问题. 同时考虑传感器节点到控制器节点(S/C) 和控制器
节点到执行器节点(C/A) 的随机丢包, 并分别对这两种丢包现象建模. 基于Lyapunov 稳定性理论, 得到闭环系统全局
均方渐近稳定的充分条件. 进一步利用线性矩阵不等式(LMI)方法, 得到状态反馈控制律的增益矩阵. 数值仿真算例
验证了所得结果的有效性.

摘要:

基于小波变换的Contourlet 变换(WBCT) 是一种非冗余的多尺度几何分析变换, 比Contourlet 变换具有更好
的信息挖掘能力. 因此将WBCT应用于图像融合领域, 能更好地提取图像边缘特征, 为融合提供更多的原始图像特
征信息. WBCT域系数相关性的图像融合算法是针对WBCT分解系数尺度内以及不同区域内像素点间的相关性设
计图像融合规则. 实验表明, 以WBCT为基础设计的系数相关性融合算法能更有效、更准确地提取图像中的特征, 为
融合图像保留更全面的原始图像信息, 是一种有效可行的图像融合算法.

摘要:

提出一种克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法. 多尺度变异概率根据粒子适应值大小进行动态调节, 在
算法初期通过大尺度概率变异增加算法多样性, 后期通过逐渐减小的小尺度变异提高算法在最优解附近的局部精确
解搜索性能, 对当前最优解进行克隆选择, 可进一步增强算法逃出局部极小解的能力以及所求解的精度. 将算法应用
于5 个benchmark 函数优化问题并与其他算法比较, 结果表明该算法不仅能增强全局解搜索性能, 同时最优解的精度
也有所提高.

摘要:

针对湿法炼锌净化过程中钴离子浓度难以准确检测的问题,提出一种基于智能融合策略的钴离子浓度组合预测模型.从提高模型预测精度和计算时间复杂性的角度出发,以在线支持向量回归模型为基础,通过考虑不同核函数对预测性能的影响,分别建立两个在线支持向量回归子模型,并采用改进粒子群进化算法进行子模型的参数寻优.其次通过熵值法的智能融合策略进行子模型的集成,建立组合预测模型.基于现场实际运行数据的仿真实验表明,组合模型具有良好的预测性能,预测效果能满足硫酸锌溶液净化过程中对钴离子浓度值的误差要求.

摘要:

研究一类线性Markov 跳跃区间时滞系统的鲁棒??∞ 故障检测滤波器设计问题. 采用基于自适应观测器的
故障检测滤波器作为残差产生器, 将鲁棒H∞ 故障检测滤波器设计问题归结为随机H∞ 滤波问题. 应用Lyapunov-
Krasovskii 方法, 通过引入松弛矩阵推导证明了问题可解的时滞依赖充分条件, 并进一步通过求解线性矩阵不等式给
出了故障检测滤波器参数矩阵的解. 仿真算例验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对现有天文定位算法的缺点, 提出一种多圆交汇迭代天文定位算法. 该算法能够充分利用可观测恒星, 同
时能计算出定位误差协方差阵. 针对提出的算法定位误差非线性的特点, 提出了基于??∞ 滤波器的捷联/天文自适应
组合导航算法, 根据定位误差协方差阵实现量测自适应. 仿真结果表明, 天文定位算法模型准确, 组合导航算法定位
精度小于20 m, 定位误差稳定.

摘要:

针对传统的或概率性的协方差跟踪中采用的矩形区域协方差描述子不能精确反映目标的非刚性形变的问
题, 提出椭圆区域协方差描述子, 将各种不同类型的特征融入统一的模型中, 实现了基于多特征的目标跟踪, 并将其
与卡尔曼粒子滤波相结合, 提出一种鲁棒的视觉目标跟踪方法. 实验结果表明, 该方法对光线变化、噪声干扰、部分
和完全遮挡、目标的尺度和角度的变化以及目标的快速运动都具有较好的鲁棒性.

摘要:

针对一类半严格反馈型不确定非线性系统, 提出一种鲁棒反演滑模变结构控制方法. 采用反演控制方法设
计了使前?? − 1 阶子系统稳定的虚拟控制律, 抑制非匹配不确定性的影响; 在第?? 步设计了一种连续可导的滑模变结
构控制律, 消除控制抖振, 实现了对存在未知不确定性及扰动系统的鲁棒输出跟踪. 通过Lyapunov 定理证明了闭环
系统所有信号最终有界. 仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要:

为解决现有研究并未考虑客观证据源因受外界干扰而无法获取有效证据信息的问题,基于动态知识矩阵构建了能够从决策专家知识、经验、直觉中逐步获得主观证据信息的提取方法,并给出了由动态知识矩阵向基本概率分配函数转化的推断定理,在此基础上通过设置冲突因子阈值构造了能够平衡推断成本与推断效果之间矛盾关系的主观证据交互式融合方法.数值模拟结果表明,所提出的方法具有有效性和可行性.

摘要:

在分析了仿真可信度评估需求及问题域的基础上, 提出了仿真可信度评估(CES) 网的概念, 给出了网元素
的数学定义、规则、性质、算式、节点优先级等, 并提供了一个仿真可信度评估的应用实例. CES 网能够弥补传统层
次分析(AHP) 法在复杂系统中的不足, 更适合解决仿真可信度评估问题.

摘要:

针对属性值和属性权重均为区间灰色语言变量的多属性群决策问题, 提出一种基于区间灰色语言变量的加
权几何集成算子的多属性群决策方法. 首先, 给出区间灰色语言变量的定义和运算规则; 然后详细介绍了区间灰色
语言变量加权几何集成算子、区间灰色语言变量有序加权几何集成算子、区间灰色语言变量混合加权几何集成算子,
以及利用这些算子进行群决策的方法; 最后, 通过实例说明了所提出方法的决策步骤, 并验证了方法的有效性.

摘要:

针对具有二阶非平稳特性的源信号盲分离问题, 提出一种基于自组织神经网络的在线盲源分离新算法. 利
用自组织神经网络构建一种多层盲分离网络模型, 以网络输出层信号的相关性为代价函数, 采用自然梯度原理对网
络参数进行学习, 最小化该代价函数从而实现信号分离. 将多层自组织神经网络和自然梯度原理相结合, 提高了分离
算法的灵活性和性能. 最后将该算法与其他算法进行了仿真对比, 仿真结果表明该算法具有较好的收敛精度及稳定
性.

摘要:

针对辐射源识别问题, 提出一种基于变精度粗糙集与灰色理论相结合的雷达辐射源识别方法. 利用变精度
粗糙集获取雷达辐射源各属性参数的权重, 并结合灰色关联分析完成辐射源识别. 以雷达用途识别为例, 给出仿真实
验. 结果表明, 该算法在−15 dB 的低信噪比条件下, 能获得高于90% 的识别率, 从而表明了新算法的有效性.

摘要:

针对极端学习机(ELM) 网络伪逆输出权值计算方法的运算复杂度制约其训练速度问题, 提出一种基于信赖
域Newton 算法的新型ELM网络(TRON-ELM), 并采用信赖域Newton 算法求解ELM网络的输出权值. 该算法首先
构造一个ELM网络代价函数的Newton 方程, 并将其作为一个无约束优化问题, 采用共轭梯度法求解, 避免了求代价
函数Hessian 矩阵逆的运算, 提高了训练速度, 信赖域条件的存在保证了算法的整体收敛性. 仿真实验结果验证了所
提出方法的有效性.

摘要:

基于自适应遗传算法, 提出一种多项式模型结构与参数的一体化辨识方法. 针对组合非线性系统, 首先将选
定的候选项原始序列与输出序列进行相关度评估, 根据其大小排列进行遗传算法染色体结构的自适应编码; 在迭代
辨识充分后, 再次计算候选项贡献序列与由该项造成的模型损失序列间的相关度, 剔除相关度较小的项, 调整模型结
构; 如此循环迭代, 在完成参数辨识的同时最终确认模型结构. 仿真实例验证了算法的有效性.

摘要:

在对图像熵进行分析的基础上, 引入图像多尺度熵的概念, 定义了图像的多尺度熵及多尺度熵矢量, 提出了
一种基于区域的匹配跟踪算法—–基于图像多尺度熵的红外图像匹配跟踪算法. 首先计算图像的多尺度熵, 得到图
像多尺度熵矢量; 然后利用多尺度熵矢量间的绝对距离(AD) 进行匹配跟踪. 实验表明, 该算法不仅具有稳定、精确
的匹配跟踪性能, 而且能在目标发生旋转时, 较好地匹配跟踪目标, 并具有良好的抗几何失真能力.

摘要:

相关证据可视为两个独立源证据与同一相关源证据合成产生, 基于这一假设, 提出了合成规则的逆运算
—–“去合成”规则, 在此基础上提出一类相关证据的合成规则, 避免了对相关源证据的重复计算. 通过算例进一步验
证了该方法的有效性.

摘要:

提出一种基于改进竞争模型加权似然比融合的方法来进行关键词的语音确认, 并将误差函数用于SVM对
加权向量和阈值进行优化. 通过构建两个基线系统, 将不同竞争模型的加权方式的比较和3 种模型的比较作了仿真
实验. 所得结果显示, 相对于反词模型和常规竞争模型, 加权似然比融合方法得到的似然比对关键词识别的平均错误
率分别降低了26.53% 和7.78%.

摘要:

引入数据融合率来定义传感器网络中节点的融合能力, 并提出一种基于数据融合技术的分布式最优路由算
法, 最大化网络的寿命. 将路由决策过程描述为线性规划问题, 采用子梯度算法求取最优解, 得到了分布式的优化算
法. 仿真结果表明, 该算法可有效减少数据通信量, 均衡各个节点的能量消耗, 延长网络寿命.

摘要:

Lyapunov 指数是描述动力学系统混沌性质的重要指标, 在小样本条件下准确、快速地计算Lyapunov 指数是
一个难题. 对此, 提出一种基于支持向量机回归的Lyapunov 指数计算方法, 通过量子遗传算法对支持向量机模型的
参数进行优化, 推导了支持向量机回归应用于计算Lyapunov 指数的公式. 通过对混沌序列进行仿真实验, 仿真结果
表明, 在小样本数据情况下, 此方法可行有效.

摘要:

提出一种基于“先分-独立预测-再合”思想的新型交通流量预测模型. 其应用小波变换技术, 对交通流量数据
进行分解和重构, 将得到的低频概貌信号和高频细节信号, 分别用3 次平滑指数和ARIMA 进行拟合, 并应用逐步回
归方法建立基于原始交通流量数据, 以及高、低频拟合信号的回归方程. 对某城市市区典型路段交通流量数据进行
验证分析, 结果表明, 该方程具有较高的拟合精度, 优于ARIMA 单独使用的效果.

摘要:

交叉熵优化方法是一种新型高效的随机优化算法, 算法控制参数简单, 鲁棒性强. 将交叉熵优化算法用
于PID 控制器的参数设计, 并与基于遗传算法的PID 控制器设计进行对比, 结果表明, 交叉熵优化算法不仅所获结果
较优, 而且计算复杂度也明显小于遗传算法.

摘要:

为保证无线传感器追踪网络(WSTNs) 移动组播服务质量(QoS) 和安全性, 在Mobicast 协议基础上提出一
种最优QoS 安全认证算法, 将被监测实体运动速度与组播应用服务需求相关参数向量化, 并在其基础上得出满足最
优QoS 的多级??TESLA 认证协议级数?? 的函数表达式. 分析和仿真结果表明, 该算法能够对达到特定QoS 需求所
需的相应安全认证密钥级数进行有效分析和预测, 且对于网络能耗和通信实时性的影响是可以接受的.