摘要:

设计一种求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法(IGA PSE). 首先, 分析候选解约束条件离差统计信息
与约束违反函数之间的关系及其性质, 基于约束条件离差统计信息提出一种改进约束处理方法; 其次, 基于粒子进化
策略提出3 种新变异算子; 然后, 讨论该算法早熟收敛的3 种情况, 并提出相应的种群多样化维持策略; 最后, 通过数
值实验表明所提出的算法能够有效求解约束优化问题.

摘要:

布尔时间序列中的关联规则挖掘较难处理, 因为多数关联规则仅挖掘不同事务共同出现的规则, 却难以体现同一事件在不同时间内动态变化间的关联性. 鉴于此, 提出一种新的关联规则挖掘框架, 利用常量化表示布尔数据的时间属性, 结合聚类算法与关联分析, 提高规则的支持度, 从而解决布尔时间序列数据在关联规则挖掘中的时间值表示问题, 并使用多种指标评价规则与传统算法比较. 在真实的中风病预后好转数据预测中验证了所提出算法的有效性.

摘要:

针对受到扰动的变机翼后掠角近空间飞行器, 研究一类基于多模型切换的多输入多输出非线性系统的模糊自适应鲁棒控制器的设计问题. 通过构造公共Lyapunov 函数, 设计系统的控制器, 采用动态面控制方法避免了控制器设计中的计算膨胀问题, 利用自适应模糊系统和鲁棒控制项在线消除系统中的未知干扰影响. 仿真结果表明了该方法的有效性.

摘要:

针对粒子群算法“早熟收敛”的缺点, 提出一种混合粒子群算法. 该算法采用最大速度线性递减的方法平衡全局寻优能力与算法收敛精度的矛盾, 并用随机权重平衡算法的全局和局部搜索能力. 学习因子二阶振荡使种群在粒子数目不变的情况下维持多样性, 是提高全局搜索能力的主要方法. 自然选择原理使算法改善了因二阶振荡和随机权重的加入而造成收敛速度降低的情况. 测试实验表明, 所提出的算法能避免早熟问题, 有效地提高寻优能力.

摘要:

在考虑非线性干扰和跟随者速度不可测的情况下, 研究二阶有向网络的有限时间估计和鲁棒包容控制问题.提出包含有估计层、控制层和跟随者层的新型分布式控制结构. 应用有限时间稳定性理论和等效输出注入的思想,设计幂次估计器和滑模估计器, 并给出网络误差的有限时间估计. 进而采用齐次理论和滑模方法设计非光滑控制协议, 驱使跟随者在有限时间内收敛并保持在领航者所构成的动态凸包中, 且有效抑制干扰. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

摘要:

针对刚体航天器的鲁棒姿态控制问题, 提出一种改进的自适应滑模控制(ASMC) 算法. 该算法除了不需要事先知道扰动及系统参数不确定性的上界外, 还有效地解决了现有ASMC设计中对切换增益的过度适应问题. 该算法具有以下优点: 1) 自适应的切换增益更接近扰动及参数不确定性上界, 能够产生低抖振的控制信号; 2) 控制力矩更为平滑, 适于工程应用. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:

基于链与链市场地位不平等和制造商规模不经济情形, 考察具有先后决策顺序的主从竞争供应链模型的纵控制结构选择和两部定价合同能否实现供应链协调及各成员的帕累托改进. 结果表明, 规模不经济系数不会对两条链的均衡结构产生影响, 从链收益在均衡结构下随市场竞争强度增加而增加. 当市场竞争强度较弱时, 合理引入两部定价合同能实现供应链协调及成员的帕累托改进.

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针对经典弱化缓冲算子的固定结构问题, 将可变参数引入弱化缓冲算子, 构造若干实用的幂弱化缓冲算子,并分析可变参数与幂弱化缓冲算子作用强度之间的关系. 通过调整可变参数的数值, 实现对算子作用强度的有效控制. 结果表明, 经典弱化缓冲算子是幂弱化缓冲算子的特殊情形, 幂弱化缓冲算子在控制作用强度方面的有效性要明显优于传统缓冲算子. 最后, 通过实例验证了幂弱化缓冲算子的有效性与优越性.

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针对复杂工业过程样本集中的类不平衡、样本标注代价昂贵和样本孤点的问题, 研究基于委员会投票选择(MQBC) 和代价敏感支持向量机(CS-SVM) 的故障检测方法. 给出未标注样本信息度的定义, 提出改进的委员会投票选择算法. 主动代价敏感学习通过MQBC选择信息度高的未标注样本对其标注并添加到训练集. CS-SVM 将不同类样本的误分类赋予不同的误分类代价, 从而提高CS-SVM 的故障检测率. 最后, 以铜闪速熔炼过程为例，实验结果验证了所提出方法的有效性.

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针对一类上三角随机非线性系统的输出反馈控制问题, 首先利用反推技术, 为其对应的标称系统设计稳定的输出反馈控制器; 然后利用低增益齐次占优技术, 为整个系统设计输出反馈控制器. 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点为依概率全局渐近稳定的, 并将低增益齐次占优技术推广到了随机系统, 首次解决了一类上三角随机系统的镇定问题. 最后通过数值仿真验证了所提出控制方案的有效性.

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针对基于约束方法学习贝叶斯网络(BN) 结构的不足, 以及随着条件集的增大, 利用统计方法进行条件独立(CI) 测试不稳定等问题, 提出一种基于最大主子图分解(MPD) 的BN等价类学习算法. 该算法首先通过MPD分解技术对BN的道德图进行分解; 然后利用0 阶和1 阶CI 测试识别部分子图中的V结构, 对于初步未定的V结构利用局部评分搜索确定, 从而避免了冗余检验, 有效地减小了条件集的维数, 并且提高了算法的效率; 最后, 理论证明以及实验结果表明了所提出算法的有效性和合理性.

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考虑供应商延迟交货对终端顾客需求的影响, 基于回购契约建立考虑延迟交货的供应链订货模型, 并且分析延迟交货风险和需求风险的分担. 研究表明: 在供应商延迟交货的情况下实现协调的回购价格低于无延迟的情形;在实现协调的条件下, 对于供应商而言, 回购价格高而延迟交货罚金低的回购策略更有利; 而对于零售商而言则相反. 供应商和零售商都愿意承担更多的需求不确定风险而承担较少的延迟交货风险. 算例分析进一步验证了该研究结论.

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针对传统支持向量机不能较好地利用数据空间局部信息的问题, 提出一种基于局部学习的支持向量机. 通过同时最小化局部内散度和最大化局部间散度信息来寻求一个最优的分类决策函数. 为了更好地反映数据的局部几何特征, 该方法采用适于局部学习的测地线距离来度量数据点对间的相似性. 另外, 通过引入一个能同时控制间隔误差上界和支持向量下界的参数??, 以进一步提升学习泛化能力. 最后, 人造和实际数据集实验验证了所提出方法的有效性.

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利用不同传感器之间的解析关系, 产生某传感器的余度信号辅助机内测试(BIT) 决策, 在虚警率(或漏报率) 较高的BIT 决策中融合其他可靠性较高的传感器信息. 对余度信号的先验分布、虚警率、漏报率进行建模. 经残差分析后, 给出残差决策结果和BIT 结果的后验分布, 选择贝叶斯风险小者作为最终决策. 同时, 给出了贝叶斯融合需满足的条件. 实验分析结果表明, 该方法增加了BIT 决策的可信性, 有助于BIT 虚警剔除和漏报检测。

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基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题, 提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS) 算法. 首先选取后非线性混叠模型(PNL) 分析基于广义相关系数的独立性测度; 然后采用Gram-Charlier 扩展形式估计输出参数并获取评价几率函数, 结合最陡下降法求得分离矩阵和参数化可逆非线性映射的算法迭代公式. 仿真结果表明, 采用所提出的算法能够定量分析各分离信号间的非线性相关程度, 有效分离后非线性混叠信号.

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针对多属性决策的不确定性和多时点性, 提出基于区间数的多时点多属性灰靶决策模型. 该方法依据逼近理想解方法和区间数的运算规则, 结合指标权重来计算案例的正负靶心距; 基于灰熵和时间度建立时点权重的求解模型; 根据指标权重和时间点权重给出对各时点的靶心距进行集结的目标函数, 利用隶属度对案例进行排序, 进一步完善了灰靶决策理论. 最后, 通过具体算例验证了所提出模型的可行性和有效性.

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针对某些情况下只能得到系统的状态估计, 当其作为预测控制的初始状态时传统方法无法保证其目标函数递减的问题, 提出一种针对状态估计的预测控制器, 由该控制器得到的反馈控制律可以使受控系统渐近稳定. 进而,给出了相应的算法, 并通过仿真实例验证了所得结论的正确性.

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针对一类有限多输入多输出线性时不变对象集, 提出一种调节输出通道增益/相角裕度的方法. 采用增益相角裕度测试器理论, 将问题转化为有限不确定对象集的稳定性问题; 基于连续线性二次调节器理论, 设计针对单个对象的输出反馈控制器; 利用周期控制方法, 设计针对有限对象集的线性周期控制器. 该控制器可使有限对象集的所有反馈控制回路在输出通道同时实现任意大的增益裕度和直到90° 的相角裕度. 仿真结果表明了该方法的有效性.

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针对矿井通风网络优化问题, 借鉴文化算法的双层进化结构, 提出一种递阶文化算法. 算法种群空间采用分
层遗传算法, 引入递阶编码描述通风网络支路结构, 并给出相应的不可行支路修复算子和可行调节支路阻值调节算
子; 信度空间采用统计学习方法提取公共优势支路作为知识, 指导种群空间进化过程中的可调支路选取. 仿真结果表
明, 该算法获得的最优控风方案满足控风要求, 且所得方案的加阻值总和最小, 所需调风成本更低.

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针对同时考虑机组爬坡速率约束和系统安全约束的机组组合问题, 提出一个基于模型的两阶段启发式算法. 第1 阶段确定可行的机组启停状态. 首先构造初始启停状态, 并根据模型检验初始启停状态是否可行. 如果不可行, 则通过目标函数的线性近似和约束松弛构造问题的松弛模型, 并将其用于可行化机组的启停状态. 第2 阶段利用经济分配模型确定机组的输出功率. 基于118-母线电力系统的测试验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.

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考虑带非参数不确定项的随机非线性系统自适应观测器设计问题. 不同于已有结果, 系统的不确定项无需满足Lipschitz 连续性条件, 也不必要仅仅是系统输出的函数. 通过设计一个带参数自适应律的非线性观测器来重构系统状态, 该观测器结构简单且易于实现. 应用Lyapunov 稳定性理论和随机微分理论证明该观测器是最终有界的,并且它的界可以通过选取适当的参数进行调节. 最后, 数值仿真结果表明了该观测器的有效性.

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针对TCP 网络系统存在不确定参数和非响应流干扰的情况, 基于自适应全局滑模控制, 设计一种非线性主动队列管理算法. 采用全局滑模控制消除了滑模控制的到达阶段, 保证了网络系统在整个控制过程的鲁棒性. 采用RBF 网络直接逼近系统的总不确定可有效地减小估计误差. 由于没有使用符号函数或饱和函数, 不仅可以有效抑制系统的抖振, 而且系统的响应更加平稳. 仿真结果表明，该算法具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。

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针对条件线性高斯状态空间模型, 提出cubature 卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法(CKF-KF), 分别应用CKF 和KF 估计模型中的非线性和线性状态. 该算法对非线性与线性状态均进行cubature 采样, 并将两种样本通过线性方程和量测方程进行传播, 以获得非线性状态估计. 机动目标跟踪仿真结果表明, CKF-KF 的估计精度比Rao-Blackwellized 粒子滤波器(RBPF) 略低,但算法运行时间不到其1%; 与无迹卡尔曼滤波器(UKF-KF) 相比, 估计精度相当, 但算法运行时间降低了22%,有效地提高了实时性.

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由于传统TOPSIS 的应用中各属性指标之间普遍存在线性相关, 导致运用欧氏距离公式计算各评价对象到正负理想解的距离失效. 本文运用马氏距离不受量纲影响以及消除变量间相关性的特性改进了传统TOPSIS 的距离计算, 改进后的TOPSIS 具有明显的科学性与合理性. 最后, 给出了该方法在供应商选择中的应用.

摘要:

提出一种基于亚像素精度的特征点提取算法, 结合P??P 方法和OI 算法计算乒乓球机器人本体的位姿. 根据摄像机成像时弥散斑的近似高斯分布, 以亚像素精度精确求取色标块的边缘, 利用边缘直线交点得到高精度的角点作为特征点. 基于P??P 算法利用上述特征点求取机器人位姿的初值, 再通过OI 算法进行优化, 以保证其姿态矩阵的正交性. 实验结果表明, 该方法能快速准确地实现机器人本体的位姿测量.

摘要:

提出一种基于运动分类的全局运动估计算法. 首先, 分区提取图像中的鲁棒Harris 特征点, 并采用特征窗匹配思路, 提高匹配速度; 其次, 对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析, 提出运动类型快速判定方法, 并验证特征点的有效性; 接着, 将有效点对代入运动方程, 求取全局运动参数; 最后, 结合Kalman 滤波来补偿当前帧实现视频稳像. 实验表明, 该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景, 检测误差小于0.5 像素, 且达到实时处理.

摘要:

基于颜色直方图的粒子滤波跟踪通常采用Bhattacharyya 系数(B 氏系数) 衡量目标与候选区域特征模型之间的相似性. 分析说明目标内部区域的B氏系数存在大量的峰值, 使得粒子滤波跟踪仅能适应目标收缩, 无法适应目标的膨胀. 为此, 提出了一种改进的B 氏系数, 从理论上分析说明了该系数具有单峰特性, 基于该系数的粒子滤波跟踪能同时适应目标收缩和膨胀. 分析和实验结果均表明, 基于本文提出的改进B氏系数的粒子滤波跟踪对目标快速膨胀和收缩等形变具有较好的鲁棒性和准确性.

摘要:

针对一类?? 阶非匹配不确定系统, 提出一种自适应反步非奇异快速终端滑模控制方法. 控制的前?? − 1 步采用自适应反步控制策略, 消除非匹配不确定性的影响; 最后一步利用误差的积分构造非奇异快速终端滑模面, 设计控制律使系统第?? 个状态有限时间收敛. 该方法对系统中匹配和非匹配不确定项均具有鲁棒性, 比自适应反步终端滑模方法具有更快的收敛速度. 理论分析证明了闭环系统的稳定性, 仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要:

研究多产品具有能力约束、需求时间窗、允许延期交货和投机性成本的批量问题. 分析无能力约束凸包极点的特征, 采用修正的Dantzig-Wolfe 分解对原问题进行等价变换. 使用列生成获得下界, 同时采用启发式分支定界寻找近优解. 对随机算例进行了测试与比较, 计算结果表明上界与下界之间的间隙非常小, 另外分析了当能力参数和订单规模变化时解的质量和计算时间.

摘要:

针对线性控制回路性能评估会因非线性因素的引入而出现过估计的问题, 提出一种性能评估方法. 通过计算输出信号的双相干系数对回路的非线性特征进行提前判断, 然后使用Volterra 级数将其最小方差性能评估问题转化为一类模型辨识问题. 通过仿真实例, 将所得结果和线性性能评估方法进行比较, 比较结果验证了所提出算法的优越性.

摘要:

提出求解不相交QoS 路由问题的一种整数线性规划方法. 首先, 利用一个0-1 变量集合来表示不相交路由和路由的QoS 需求; 然后, 通过拉格朗日乘子将集合中的复杂约束引入所导出的整数线性规划问题的目标函数中.因为约束系数矩阵是全幺模矩阵, 所以这类整数线性规划问题能用单纯形法容易地求解, 从而可在求解线性规划问题的迭代过程中求出不相交QoS 路由. 数值实验结果表明所提出方法的有效性.