摘要:

特征选择是模式识别的关键问题之一, 特征选择结果的好坏直接影响着分类器的分类精度和泛化性能. 首
先分析了特征选择方法的框架; 然后从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行了分析和总结; 最后分析
了对特征选择的影响因素, 并指出了实际应用中需要解决的问题.

摘要:

为研究路口交通信号灯的实时最优控制问题, 提出一种以最小化等待时间为目标的多阶段决策模型. 该模
型利用最短绿灯和红灯时间的结构特征, 通过合理选择系统状态和控制变量压缩了模型规模, 进而提出了前向动态
规划算法以高效得到最优解. 数值实验显示, 对比于固定时长的周期性控制可以节省路口车辆的等待时间; 对比基于
混合整数规划的求解方法, 可以提高求解效率, 满足实时控制的要求.

摘要:

在分析需求动态变化的基础上, 根据需求信息的提出顺序, 将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调
度问题, 建立基于时间轴的动态车辆调度模型; 利用量子理论改进遗传算法, 设计量子遗传算法; 针对动态车辆调度
问题实时性强的特点, 设计“初始优化阶段+实时优化阶段”的两阶段求解策略, 通过信息更新插入动态需求客户,并
对已产生的计划路径进行局部优化调整. 通过仿真计算, 验证了模型和算法的有效性.

摘要:

针对区间灰数加减逆运算结果存在偏差这一问题, 通过对加减逆运算等式两边区间灰数模之间关系的分
析, 设计了区间灰数加减逆运算的信息还原算子, 并证明了该算子的正确性; 在此基础上, 根据灰色关联度的理论, 提
出了基于信息还原算子的区间灰数序列关联度的计算方法, 研究了具有区间灰数的多指标决策问题, 建立了多指标
区间灰数关联决策模型; 最后, 通过实例验证了该模型的有效性与实用性.

摘要:

利用Lyapunov 稳定性理论研究了一类广义双线性系统的镇定问题. 通过构造特殊的二阶终端滑模超曲面,
设计相应的变结构控制器, 使闭环系统在有限时间内实现滑动模运动, 系统的状态在平衡点渐近稳定. 该设计方法能
有效削弱系统的高频抖振. 仿真结果验证了设计方法的可行性.

摘要:

考察价格竞争和规模不经济因素对链与链纵向控制结构选择的影响, 并从制造商的绩效角度和供应链系统
的绩效角度识别了纵向控制结构的动态演变过程及最终均衡结构, 得到当价格竞争强度相对较弱且严重依赖于规模
不经济效应时, 不管是从制造商角度还是供应链系统角度, 一体化结构为占优均衡结构; 当价格竞争惨烈但又严重依
赖于规模不经济效应时,分散化结构为供应链系统的占优均衡结构.

摘要:

针对以往权重确定型评价方法中存在权重确定困难、忽视指标个性差异等弱点, 以及传统数据包络分析方
法难于评价非效率问题, 给出了一种基于样本评价决策单元整体绩效的非参数方法, 构造了相应的数学模型, 并对模
型的含义、模型性质以及模型的求解方法进行了分析. 同时探讨了该方法在决策单元的有效性度量与排序、决策单
元的无效原因分析中的应用. 最后, 应用该方法分析了中国西部地区工业企业经济效益状况.

摘要:

提出一种基于Help-Training 的半监督支持向量回归算法, 包含最小二乘支持向量回归(LS-SVR) 和?? 近
邻(??NN) 两种类型学习器. 主学习器LS-SVR 通过选择高置信度的未标记样本加以标记, 并将其添加到已标记样本
集, 使训练样本的规模不断扩大, 以提高LS-SVR 的函数逼近性能. 辅学习器??NN用以协助LS-SVR 从训练样本比较
密集的区域选取未标记样本加以置信度评估, 可以减弱噪声对学习效果的负面影响. 实验结果表明所提算法具有良
好的回归估计性能, 学习精度较高.

摘要:

讨论一种基于信息熵的神经网络数据分类方法, 通过所有神经元的统计权重信息对输入数据进行投票分类.
这种多层网络结构以及基于信息量的分割算法, 使得它在数据分类问题上比现有的多数神经网络具有更好的表现.
其并行的可扩展结构适合硬件实现, 能够提高实际运算速度, 适合用来处理金融方面高维度、复杂的海量数据问题.

摘要:

针对类似板球系统的一类高阶、强耦合、不确定非线性系统, 利用backstepping 算法的思想, 提出以多个低
阶自抗扰控制器级联实现控制的方法. 通过各低阶自抗扰控制器的扩张状态观测器观测出各级对象的内外扰动, 然
后进行补偿, 较好地解决了高阶非线性系统的不确定性、耦合性及干扰抑制问题. 以板球系统的轨迹跟踪控制为例
进行研究, 所得结果表明, 该方案适用于复杂高阶非线性级联系统的控制, 具有良好的动态特性及鲁棒性.

摘要:

在一定条件下, 基于最小累积平方误差(ISE) 准则的高斯核密度估计与最小包含球(MEB) 等价. 在此基础上
提出了一种含团状隐私数据保护的MEB学习方法, 称为隐私团校准的MEB(PCC-MEB) 方法; 同时, 通过引入模糊
隶属度函数将PCC-MEB 拓展为模糊的PCC-MEB(FPCC-MEB), 从而解决二类及多类问题中区域不可分问题. 人造
和真实数据集上的实验结果表明, 所提出方法具有较好的性能.

摘要:

如何在均衡地使用监测节点能量的同时降低监测数据的回传时延是无线传感器网络被动式路由研究中亟
待解决的一个难点. 综合网络传输快速性与能量均衡性需求, 针对过程特征性事件, 提出一种能量均衡的多流聚合路
由算法(EB-MPA). 该算法依据网络层次图选举区域中心节点, 降低了数据到达基站的延迟. 另外, EB-MPA引入能量
耗损代价作为节点单跳路由选择的指标, 在节点具备融合能力的情形下, 进一步均衡了能量开销, 延长了网络生命周
期.

摘要:

研究一类时滞分布参数切换系统的容错控制问题. 当执行器失效或部分失效时, 建立了系统容错控制的数
学模型. 通过构造Lyapunov 函数, 运用Green 公式和Poincare 不等式, 获得了容错控制器存在的充分条件, 该条件用
一组线性矩阵不等式表示, 从而将分布参数切换系统的容错控制问题转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题. 最
后通过数值算例, 验证了该方法的有效性.

摘要:

研究?? 算子系统滑模变结构控制的综合问题. 首先, 利用线性矩阵不等式方法给出了切换面存在的充分条
件, 分析了δ 算子变结构控制系统的到达条件, 将连续系统和离散系统统一到?? 算子系统. 基于指数趋近律, 给出滑模
变结构控制一般方法. 其次, 给出一类δ 算子不确定系统的滑模控制器设计, 分析了准滑动模态的渐近稳定性, 使得
系统具有良好的动态性能. 最后, 用一个仿真实例说明在采样周期取值非常小的前提下, 该方法设计的滑模变结构控
制仍具有可行性和有效性.

摘要:

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法. 该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变, 根据直线透
视投影保留同素性, 通过拉凡格氏法(LM) 优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标, 然后校正成像点, 使其满足
针孔模型映射关系. 根据内参数的两个基本方程, 线性求解剩余参数. 实验表明, 该方法在非量测标定过程具有较好
的鲁棒性, 且对比张正友标定方法, 可在单幅标靶图像下进行标定, 避免了模型内外参数耦合在一起, 提高了标定效
率.

摘要:

首先提出一种基于混沌映射的差分进化算法, 通过引入混沌映射的概念, 在群体初始化和子代重构两个方
面对经典差分进化算法进行改进, 提高其寻优精度及稳定性, 并通过对几个典型的Benchmark 函数进行对比测试, 验
证该算法的全局收敛能力与稳定性. 然后将该改进算法应用于在线轨迹优化, 利用其快速寻优、不依赖梯度信息等
特点, 结合滚动窗口的思想, 提出局部极值逃逸方法, 实现了轨迹的在线优化. 最后在板球系统上通过仿真实验, 验证
了所提出方法的有效性.

摘要:

针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统, 基于反推滑模设计方法, 提出一种鲁棒自适应
神经网络控制方案. 结合Nussbaum 增益设计技术和神经网络逼近能力, 取消了控制增益函数及符号已知的条件, 应
用积分型Lyapunov 函数避免了控制器奇异性问题, 并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿
项消除了建模误差和不确定干扰的影响. 理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界, 仿真结果验证了
该方法的有效性.

摘要:

提出一种基于病毒协同进化微粒群的最小属性约简算法. 在算法中, 进化在宿主与病毒种群之间协同进
行, 通过满足约简分辨力不变条件的最优病毒种子复制操作产生病毒库, 病毒通过感染操作在宿主种群完成横向局
部搜索, 以提高算法局部精确解搜索能力; 同时通过删减操作完成自我更新, 实现增加局部搜索范围的目的. 最后
对UCI 数据集进行属性约简实验, 结果表明该算法在搜索最小属性约简解方面优于其他进化算法, 同时收敛速度及
寻优效率也有较大提高.

摘要:

针对一类完全非仿射纯反馈非线性系统, 提出一种简化的自适应神经网络动态面控制方法. 基于隐函数定
理和中值定理将未知非仿射输入函数进行分解, 使其含有显式的控制输入; 利用简化的神经网络逼近未知非线性函
数, 对于?? 阶SISO 纯反馈系统, 仅一个参数需要更新; 动态面控制可消除反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导
致的复杂性问题. 通过Lyapunov 稳定性定理证明了闭环系统的半全局稳定性, 数值仿真验证了方法的有效性.

摘要:

研究群体规模较大的情况下基于语言评价信息的决策方法, 提出了基于灰色关联聚类的方法以降低大规模
群体的协调困难; 根据决策者所属群体类别差异, 基于语言信息转化函数提出了类内评价指标权重确定方法, 并测算
了各群体类别的综合偏好; 研究群体类间权重确定模型, 建立了基于群体类别意见偏差最小的群体偏好集结模型; 进
而提出了决策者判断一致度定义以及决策者偏差协调方法. 算例分析表明了该方法的应用步骤及可行性.

摘要:

针对指标权重未知的区间概率风险型混合多属性决策问题, 提出一种基于熵权和投影理论的决策方法. 首
先, 建立了语言变量和不确定语言变量与梯形模糊数的转化关系, 将混合型数据转化成统一的梯形模糊数; 然后, 通
过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型决策矩阵, 并用熵权法确定各指标权重, 计算加权决策矩阵, 根据各方案在
正负理想方案上投影的相对接近度对方案进行排序; 最后, 通过应用案例说明了该方法的有效性.

摘要:

研究决策者对方案偏好已知、属性值以三角模糊数形式给出且属性权重信息不能完全确知的多属性决策
问题. 提出了基于模糊比例值的决策方法和基于模糊偏差度的决策方法, 这两种方法首先建立一个线性规划模型, 通
过求解该模型获得属性权重; 然后, 基于三角模糊数两两比较的可能度公式及三角模糊数排序公式, 对决策方案进行
排序和择优; 最后, 通过实例验证了方法的可行性和有效性.

摘要:

建立了基于改进粒级质量平衡模型(PBM) 的质量指标预测模型和保证过程最优运行的优化计算模型, 提出
了基于反馈校正的动态优化控制方案. 首先由优化模型计算最优控制律, 为消除过程扰动及其他不确定因素影响, 引
入质量指标反馈调节机制; 然后智能控制单元根据人工测试和期望质量指标间的偏差对最优控制律进行反馈修正.
现场实验结果表明, 该方案能够稳定过程产品质量, 实现过程节能降耗.

摘要:

线性时变周期(LTVP) 系统的能控性、能观性、稳定性、镇定性等问题的研究一般需要依赖于系统的状态转
移矩阵. 但是, 获得一般LTVP 系统的状态转移矩阵十分困难. 借鉴解决线性定常系统鲁棒控制问题的思路, 把周期
问题转化为一类范数有界问题, 避开了求取系统状态转移矩阵; 设计了基于LMI 的使LTVP 系统镇定的无记忆反馈
控制器和基于LMI 的使LTVP 系统鲁棒镇定无记忆反馈控制器, 仿真算例验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对矿浆管道输送流速控制的大时滞、建模困难等问题, 提出分段变增量的仿人智能多模态控制新算法. 将
完整矿浆批量输送实际过程划分成多段特征模态, 采用不同的控制增量算法以推理确定控制模态. 基于新研制的多
泵站管道输送平台, 给出了系统结构框图与算法模块设计, 采用两种矿浆管道批量输送流速运行方式, 实现了满意的
实时控制, 验证了控制系统结构与算法的可行性和有效性.

摘要:

针对多船舶之间的协同合作问题, 对船舶的编队控制进行了研究. 通过运用领航者-跟随者方法, 选择
在Cartesian 坐标系下建立新的船队编队控制模型, 基于这种模型, 利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使
船队按期望队形航行的船队编队控制器. 通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差, 保证了跟随船舶航向角的稳
定性, 从而避免其在航行过程中不断振荡. 最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.

摘要:

针对一类Lipschitz 非线性切换系统, 研究基于观测器的??∞ 输出跟踪控制问题. 借助微分中值定理, 将
Lipschitz 非线性切换系统转化为线性参数切换系统. 当状态变量不可测或不易测时, 利用多Lyapunov 函数方法, 同
时设计观测器、基于观测器的跟踪控制器和滞后切换信号, 使得系统满足??∞ 输出跟踪性能. 最后通过仿真例子表
明了设计方法的有效性.

摘要:

无力矩驱动模式的电机驱动器使得三关节体操机器人控制难度增加, 但具有实际意义. 针对该类机器人系
统, 提出了基于“类等效”思想的简化动力学模型, 该模型由刚体动力学和加速度驱动两个子模型构成. 利用拉格朗日
法建立刚体动力学方程; 使用频率响应法得到加速度驱动模型的伯德图并确定了其阶次, 根据阶跃响应曲线确定其
纯滞后; 使用改进的遗传算法辨识模型参数. 通过对简化前后的模型进行对比实验以及简化模型的稳定控制实验, 验
证了简化模型的有效性和优越性.

摘要:

针对面向领域用户的决策规则挖掘问题, 用属性序描述领域用户的需求和兴趣, 模拟人脑分辨事物的过程,
提出了一种属性序下的分层递阶决策规则挖掘算法. 该算法在给定属性序下输出的决策规则集不仅具有唯一性, 且
对任意待识别样本不会作出矛盾的决策. 实例和仿真实验结果表明了算法的有效性和可行性.

摘要:

针对多个矩阵近似联合对角化盲分离问题, 提出一种新的非正交近似联合对角化算法. 首先采用罚函数法
将联合对角化的非线性约束优化模型转化为无约束优化模型; 其次将粒子群优化算法引入无约束优化模型中实现目
标函数的最优化, 从而完成矩阵组的联合对角化. 分析了惩罚因子的更新策略及算法的收敛性能, 并设计仿真实验进
行对比分析以检验算法解决实际盲分离问题的能力.