摘要:

水下移动无线传感器网络是当今世界各国的研究热点之一. 水下复杂环境以及传感器节点移动特性使得水
下移动无线传感器网络拓扑具备了动态演化性, 同时, 水声通信也对水下移动无线传感器网络的可靠性产生了一定
影响. 首先归纳分析水下移动无线传感器网络国内外的研究现状及进展, 并剖析了水声通信对水下移动无线传感器
网络拓扑的影响; 然后凝炼出3 个科学问题, 重点论述了拓扑生成、拓扑愈合及拓扑优化; 最后对未来研究方向进行
了展望, 以期为该领域的深入研究提供清晰的思路.

摘要:

针对周期参考信号下的离散时间系统, 引入吸引律构造理想误差动态特性, 并基于理想误差动态设计重复控制器. 重复控制能够实现周期性扰动的完全抑制, 从而提高控制能.为了消除颤振现象, 以饱和函数替换重复控制器中的符号函数. 分别推导了理想误差动态方程的单调减区域、吸引层和稳态误差带的边界, 用于刻画误差动态行为, 并给出了数值仿真结果. 在逆变器装置上完成的实验进一步表明了所提出的重复控制方法的有效性.

摘要:

针对直觉模糊Petri 网(IFPN) 模型自学习能力差的缺陷, 将神经网络中的BP 误差反传算法引入IFPN 模型
的参数寻优过程, 提出一种基于此的参数优化方法. 该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊推理的近似连续函数, 摆脱
了参数对经验的依赖, 更加符合实际系统的需求, 同时使得IFPN 具有较强的泛化能力和自适应功能, 推理结果更加
准确可信. 最后通过典型实例验证了该参数优化方法的有效性和优越性.

摘要:

3D 刚体摆的倒立平衡点附近具有不稳定的流形, 针对倒立平衡位置的姿态稳定性问题, 建立T-S 模糊模型, 并采用并行分布补偿(PDC) 法和线性矩阵不等式(LMI) 法探讨了闭环T-S 模糊控制系统的稳定性. 仿真实验表明, T-S 模糊控制对3D 刚体摆倒立平衡位置处的姿态控制是可行和有效的.

摘要:

针对服务覆盖网络中的自私路由造成的网络流量失衡将严重影响网络效率和稳定性的问题, 研究如何在覆
盖层应用动态流量工程的方法进行流量优化分配. 基于随机动态优化配流理论, 提出一种服务覆盖网络的动态流量
工程模型, 并设计了分布式的流量工程算法. 该算法可以折衷控制路由的自私与负载均衡的程度. 模拟实验显示, 所
提出的方法较其他方法具有更好的性能, 尤其对于实时动态流量有着较好的适应性.

摘要:

针对现有算法不能有效求解卷烟配送过程中, 问题规模大并具有诸多实际约束条件限制这类实际问题, 首
先分析实际约束, 建立问题模型; 然后从模型出发设计多阶段算法, 通过地理信息的分级管理实现区域划分, 在降低
问题规模的同时消除交通障碍; 采用改进的k 均值聚类法分派线路, 将问题转化为求解小规模旅行商问题; 最后以济
南市区的卷烟配送为例, 通过与典型优化算法的比较表明了所提出多阶段算法在实际应用中的优越性.

摘要:

最小交叉熵阈值法(MCET) 在二级阈值中是有效的, 但在多极阈值的穷尽搜索中却要付出昂贵的时间代价.
鉴于此, 提出一种基于遗传算法(GA) 的MCET选择方法: 在执行图像分割(IS) 任务之前, 先将IS 转化为在一定约束
条件下待优化的问题; 在寻找待优化问题最优解的计算过程中引入一种回归设计技巧以存储中间结果; 使用这种回
归设计技巧, 在一组标准测试图像上利用GA搜索待优化问题的最优解. 实验结果表明, 利用所提出的方法获得的多
个阈值非常接近于穷尽搜索获得的结果.

摘要:

研究带有多时变时滞的二阶多智能体系统在切换拓扑下的平均一致性问题. 利用模型变换的方法和
Lyapunov-Krasovskii 理论, 以线性矩阵不等式(LMIs) 的形式给出了多智能体系统达到平均一致性的充分条件, 其通
讯拓扑图为联合连通的. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

摘要:

广义特征值中心支持向量回归机(GEPSVR) 是一种有效的核回归算法, 但其在求解优化问题时易导致奇异
性问题. 为此, 提出一种基于特征值分解的支持向量回归机, 简称IGEPSVR. 与GEPSVR 相比, IGEPSVR 的主要优势
有: 结合最大间隔准则和GEPSVR 几何思想给出了新的距离度量准则; 在优化模型中引入Tikhonov 正则项, 克服了
可能产生的奇异性问题; IGEPSVR 仅需求解两个标准特征值, 降低了计算复杂度. 实验结果表明, 较GEPSVR 算法,
IGEPSVR 不仅提高了学习能力, 而且缩短了训练时间.

摘要:

在基于粒子滤波的时延差定位估计方法中, 重要密度函数的选取将直接影响估计的性能, 为此, 提出了基
于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-TDE) 算法. 该算法利用最新的数据检测信息, 通过容积卡尔曼滤波(CKF) 获
取粒子滤波的重要性密度函数. 仿真实验表明, 在粒子数目相同的情况下, 基于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-
TDE) 方法与基于扩展粒子滤波的时延差估计(BEPF-TDE) 方法相比, 定位估计误差只有后者的50% 左右, 而运行时
间相当.

摘要:

针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H_∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线
性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数
法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H_∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H_∞ 控制器能有效地稳定
非线性系统, 并且具有一定的H_∞ 性能指标.

摘要:

针对目标函数的不同优先级问题, 提出一种约束多变量线性定常系统的稳定化多目标模型预测控制策略.
首先, 基于多目标优化理论给出多目标预测控制问题的字典序最优解结果, 并在此基础上考虑目标函数的优先级, 重
新将多目标预测控制问题定义为字典序多目标预测控制问题; 然后, 采用终端约束、终端罚函数和局部状态反馈律
等三要素, 证明多目标预测控制闭环系统是渐近稳定的; 最后, 通过一个仿真实例验证了所提出方法的有效性.

摘要:

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步
选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定
规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规
则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.

摘要:

针对传统GM(1,1) 幂模型不具备幂指数律重合性的问题, 分别从灰导数和背景值两个方面改进GM(1,1) 幂
模型的灰色微分方程, 提出了两种具有幂指数律重合性的GM(1,1) 幂模型并从理论上加以证明. 通过变换将两个具
有幂指数律的灰色微分方程转化成完全一致的形式, 在此基础上进行参数估计. 数值模拟和应用实例表明, 具有幂指
数律重合性的GM(1,1) 幂模型能够有效地提高模型的模拟和预测精度.

摘要:

针对高超声速飞行器模型非线性、多变量和参数不确定特性, 并考虑控制增益变化可能导致控制奇异值问
题, 提出一种基于动态面的模糊自适应非线性控制方法. 根据动态面和动态逆策略, 分别设计了高度和速度跟踪控制
器. 利用模糊自适应方法在线逼近不确定函数项, 并采用Nussbaum 增益技术抑制虚拟控制增益不确定影响, 以减少
在线学习量, 保证系统的半全局一致最终有界性. 仿真结果表明, 所提出的方法可实现飞行器对高度和速度的准确跟
踪控制.

摘要:

模式匹配算法是入侵检测系统(IDS) 中非常重要的一种算法. 在研究和分析几种常用模式匹配算法的基础
上, 提出一种快速的基于BM(Boyer-Moore) 模式匹配的改进算法—–IBM 算法. 该算法充分利用模式串的末字符和
末字符所对应的文本串的后两字符的唯一性, 同时参考文本串本身的信息来提高模式串的移动量, 使得每次失配后,
在保证不丢失匹配成功可能性的前提下尽可能多地向后跳跃. 实验结果表明, 该算法相比其他模式匹配算法, 在检测
性能和匹配效率上均具有很大优势, 并且能够有效地提高IDS 的检测效率和性能.

摘要:

针对突发事件应急方案选择问题, 提出一种考虑决策者行为因素的混合多属性风险决策方法. 首先, 分析归
纳突发事件应急方案选择问题决策信息结构的基本特征; 然后, 引入前景理论中的价值函数, 通过将备选方案两两比
较和基元情景交叉判断的方式计算方案各属性的前景价值, 并运用二元语义模型计算各方案的综合价值, 据此确定
方案排序; 最后, 通过算例研究表明了所提出方法的有效性和可行性.

摘要:

利用零航速减摇鳍系统实现对海洋机器人在近水面低速航行时的横摇姿态控制. 基于零航速减摇鳍的非线
性动态特性和海洋机器人横摇解耦模型, 提出具有主从结构的横摇减摇控制规律. 设计具有积分滑模面的变结构控
制规律, 估算系统期望横摇扶正力矩, 并进一步结合非线性跟踪控制理论和反馈线性化方法, 建立减摇鳍子系统模
型, 设计从属控制规律驱动减摇鳍产生实际横摇稳定力矩. 仿真结果和理论分析表明, 所设计的控制规律是稳定且有
效的.

摘要:

研究多智能体系统在分布式采样控制下固定拓扑和时变通信拓扑时的追踪和编队问题. 首先分析目标系统 在没有输入时的稳定性; 然后分别给出在固定和时变通信拓扑下使各智能体完成追踪和编队的控制协议, 并给出了系统稳定时采样间隔需满足条件的充分性和必要性证明; 最后通过仿真研究验证了所提出算法的有效性.

摘要:

针对存在时变时延和丢包的不确定网络化控制系统(NCS), 同时考虑执行器饱和、控制器参数摄动以及非线性扰动等约束, 研究执行器发生结构性失效故障时系统的鲁棒容错多约束控制问题. 基于时滞依赖Lyapunov 方法和容错吸引域定义, 采用状态反馈控制策略推证出了闭环故障不确定网络化控制系统稳定的少保守性不变集充分条件, 并给出了非脆弱鲁棒容错控制器的设计方法以及最大容错吸引域的估计. 仿真算例验证了所述方法的可行性和有效性.

摘要:

针对BP 训练方式采用梯度法易导致局部收敛的不足, 提出一种融合进食粒子群算法(EPSO) 和梯度法的Elman 网络优化方法. 首先, 通过模拟鸟群进食行为得到一种EPSO 算法, 以改善标准PSO 的全局性能; 然后, 将EPSO 用于Elman 网络权值的全局优化, 同时将梯度法用于EPSO 的进食过程局部搜索, 以提高解的局部收敛性能; 最后, 将该网络优化方法用于飞行轨迹预测实验, 仿真结果表明了其有效性.

摘要:

提出一类非线性不确定动态系统基于强化学习的最优控制方法. 该方法利用欧拉强化学习算法估计对象的未知非线性函数, 给出了强化学习中回报函数和策略函数迭代的在线学习规则. 通过采用向前欧拉差分迭代公式对学习过程中的时序误差进行离散化, 实现了对值函数的估计和控制策略的改进. 基于值函数的梯度值和时序误差指标值, 给出了该算法的步骤和误差估计定理. 小车爬山问题的仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对含有未知外部干扰和不确定参数的非线性晶闸管控制串联补偿器(TCSC) 系统, 提出一种L₂增益干扰抑制算法. 将minimax 方法引入耗散Hamilton 系统, 消除了不等式假设条件的约束; 构造检验函数, 推算出系统所能承受的最大干扰程度, 降低了传统干扰处理方法的保守性; 采用参数映射方法设计自适应律, 提高了参数跟踪效率. 最后通过机械功率和对地短路故障的仿真结果表明了所提出的控制方案能够有效改善系统的暂态性能.

摘要:

灾害发生前的应急物资配置问题具有两个重要的不确定性, 即交通网络中受自然灾害影响而阻断的道路以及受灾点的应急物资需求量. 通过引入两个控制水平参数建立了不确定网络结构下的两阶段应急物资鲁棒配置模型, 并在线性化第2 阶段的回溯问题后提出了求解模型的Benders 分解算法. 数值实验结果表明了所提出的模型的有效性以及所得配置方案的鲁棒性.

摘要:

针对提前期和客户需求不确定的生产、运输和库存协调控制问题, 基于整车直达运输策略, 从优化系统物流成本角度, 建立了在决策中明确体现单位车辆运力影响的运输-库存系统协调模型, 设计了求解模型的优化搜索机制并从数学上证明了其有效性. 最后, 进一步对单位车辆运力进行敏感性分析并得出以下结论: 在其他条件不变时, 单位车辆的运力会影响系统决策结果, 该运力既不是越大越好, 也不是越小越好, 而是某个适中值.

摘要:

针对主干道信号协调控制问题, 提出一种新的动态分段协调控制技术. 首先分析路段长度、交通密度以及信号周期时间对关联度的影响, 设计了基于分层结构的关联度模糊计算方法和基于关联度的控制子区划分方法; 然后提出一种子区协调控制算法, 根据一段时间内交通流信息计算子区公共信号周期、上下行相位差和各路口的绿信比. 实际应用表明, 该控制技术能有效降低主干道交通流平均旅行时间和平均停车率, 效果令人满意.

摘要:

研究包含实数、区间灰数的混合型预测问题. 首先通过计算灰数层的面积和区间灰数的认知程度, 将区间灰数序列转变成实数序列; 然后分别预测灰数层的面积和区间灰数的认知程度, 推导还原得到区间灰数预测模型; 最后通过与现有文献中的实例进行对比, 说明了所提出的建模方法在避免区间灰数之间代数运算的情况下, 提高了建模精度.

摘要:

提出一种基于自回归求和移动平均(ARIMA) 与人工神经网络(ANN) 的区间时间序列混合模型, 并用混合模型分别对区间中值序列和区间半径序列建模. 采用Monte Carlo 方法生成模拟区间序列, 分别用ARIMA、ANN和混合模型3 种方法进行建模和预测实验, 并用统计学方法检验模型误差. 最后分别采用3 种方法对H市轨道交通某号线牵引能耗区间序列进行了建模和预测, 实验结果表明混合模型的建模精度和预测性能均优于单一模型.