摘要:

多示例学习(MIL) 作为第4 种机器学习框架, 已在图像语义分析中得到了广泛应用. 首先介绍MIL 的起
源、特点、相关概念和数据集; 然后以图像语义分析为应用背景, 对相关MIL 算法进行详细综述, 按照算法采用的学
习机制对其进行分类, 并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点; 最后, 对MIL 未来的研究方向作了探讨.

摘要:

研究一类基于Markov 模型的网络控制系统的稳定性和镇定控制器设计问题. 针对网络控制系统中受控对
象模型的随机切换和通信过程中的丢包问题, 利用具有两个独立Markov 链的离散时间Markov 跳跃系统进行建模.
在该Markov 跳跃系统模态转移概率矩阵部分元素未知的情况下, 充分考虑转移概率的约束条件, 给出系统可镇定的
充要条件和状态反馈控制器的设计方法. 最后通过仿真示例验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对多类分类问题, 利用纠错输出编码作为分解框架, 把多类问题转化为多个二类问题加以解决; 同时提出
一种基于证据理论的解码策略, 把每一个二分器的输出作为证据之一进行融合, 并讨论在两种编码类型(二元和三元
编码矩阵) 下证据融合的不同策略. 通过实验分别对UCI 数据集和3 种一维距离像数据集进行测试, 并与几种经典的
解码方法进行比较, 验证了所提出的方法能有效提高纠错输出编码特别是三元编码矩阵的分类正确率.

摘要:

提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测.
用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集
的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基
于ICA 的LS-SVM、普通LS-SVM 与反向传播神经网络(BP-ANN), 对多个时间序列进行对比预测实验. 实验结果表
明, 基于ICA 的LS-SVM 的预测性能优于普通LS-SVM 和BP-ANN.

摘要:

为了提高网络故障诊断模型的建立和诊断速度, 提出一种双重支持向量机(Dual-SVM) 算法. 通过两次SVM
训练确定诊断模型: 第1 次SVM训练通过两类样本的类中心和样本点在类中心连线方向上的投影分布情况直接确
定近似最优分类面; 第2 次SVM训练根据第1 次的训练结果选择边界样本点并计算其模糊隶属度, 通过模糊SVM
获得诊断模型. 在DARPA数据集上的实验表明, Dual-SVM 相较SVM能够获得更快的训练速度和更加简单的故障
诊断模型.

摘要:

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断, 提出了故障决策表图的新概念, 得到一种基于粗糙集和图
论的电力系统故障诊断方法, 并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念. 利用故障决策表图及其
邻接矩阵, 得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法, 并将规则分级应用于故障规则提取. 利用所提出的方法
对具体实例进行处理, 仿真结果表明, 该方法能有效地减少时间和空间复杂度, 可根据设定的阈值提取诊断规则.

摘要:

研究由单批发商多零售商构成的供应商管理库存(VMI) 供应链, 批发商向外部供应商订货, 并为价格和缺
货成本不同的零售商补货. 首先构造解析模型以分析如何为多类零售商确定不同的库存分配策略; 然后将这一最优
的库存分配策略与最优的先到先服务(FCFS) 策略进行比较, 同时比较相应简化的库存分配策略和简化的FCFS 策
略. 解析和算例结果表明, 简化的库存分配策略总是优于简化的FCFS 策略, 而最优的库存分配策略大部分情况下优
于最优的FCFS 策略.

摘要:

生料浆制备过程由配料和调槽两个子过程组成. 针对该过程的工艺特点以及不确定性大、原料成分波动等
过程特性, 提出一种智能优化控制方法. 将生料浆制备过程的优化目标分解为两个子过程的优化目标, 采用模型预设
定、指标在线预报、基于模糊规则的前馈和反馈补偿方法实现了配料子过程的优化控制, 采用粒子群算法实现了调
槽子过程的优化控制, 从而最终实现了生料浆制备过程的优化控制. 工业应用的结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

摘要:

针对一类通信受限的网络控制系统, 研究其随机稳定性和H∞ 控制问题. 考虑到系统存在随机丢包、时
延、对数量化和概率传感器故障等因素, 提出一种新的网络控制系统模型. 基于Lyapunov 稳定性理论, 得到了系统随
机稳定性的充分条件, 并利用线性矩阵不等式技术, 给出了系统H∞ 控制器的设计方法. 数值仿真算例验证了所得结
论的有效性.

摘要:

区间多目标优化问题在实际应用中普遍存在且非常重要. 为得到贴合决策者偏好的最满意解, 采用边优化
边决策的方法, 提出一种交互进化算法. 该算法通过请求决策者从部分非被支配解中选择一个最差解, 提取决策者的
偏好方向, 基于该偏好方向设计反映候选解逼近性能的测度, 将具有相同序值和决策者偏好的候选解排序. 将所提方
法应用于4 个区间2 目标优化问题, 并与利用偏好多面体解决区间多目标优化问题的进化算法(PPIMOEA) 和后验法
比较, 实验结果验证了所提出方法的有效性和高效性.

摘要:

针对球团矿生产过程生球堆积排列对球床渗透率、表面积等物理特性的影响, 根据由实际物理现象抽象出
的“落滚法则”, 考虑生球球体塑性变形和生球粒度分布, 建立了球团矿生球顺次累加堆积的改进数学模型. 对于不同
的堆积高度和生球粒度分布进行了生球堆积模拟, 并对球床的空隙率、渗透率和单位体积表面积进行了精确计算.
仿真结果表明该模型符合实际生产过程, 为球团矿生球干燥和烧结过程精确模型的建立奠定了坚实的基础.

摘要:

针对隐身目标的低可探测性和雷达采样间隔的随机性, 提出一种基于概率网格Hough 变换和速度特征模糊
聚类的近空间双基雷达网航迹起始算法. 首先, 利用概率网格Hough 变换方法提取目标初步航迹; 然后, 结合目标的
时间特性, 利用点迹速度模糊聚类的方法进一步提取目标真实航迹. 实验结果表明, 所提出算法具有较强的鲁棒性和
较高的精度, 适用于杂波环境下随机采样的多雷达系统航迹起始.

摘要:

提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE). 从矢量运算角度对变
异算子进行分析, 提出了一种改进的变异算子, 大大提高了算法的收敛速率. 根据个体的进化过程, 引入自学习机制,
对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整, 提高了算法的鲁棒性. 3 个不同规模的算例仿真结果表明, 与其
他4 种典型智能优化算法相比, FSADE 具有更好的计算精度和计算速度, 是一种求解电力系统经济负荷分配问题的
有效方法.

摘要:

针对二进制可分辨矩阵属性约简方法在处理大数据集时的不足, 首先给出两种二进制可分辨矩阵属性约
简的定义, 并证明这两个属性约简定义与正区域的属性约简定义是等价的; 然后, 给出对二进制可分辨矩阵按条件
属性垂直划分后进行属性约简的方法; 为了进一步降低空间开销, 提出将垂直分解的二进制可分辨矩阵存于外部
介质中, 在约简过程中, 仅将所需部分调入内存, 由此设计启发式属性约简算法, 其时间和空间复杂度的上界分别
为O(∣C∣∣U∣2) 和O(∣U∣2); 最后, 理论分析和实验结果验证了该算法的正确性和高效性.

摘要:

为了充分发挥计算几何组合分类器的可视化特性, 从类空间类别分布模糊特性出发, 提出一种基于类空间
模糊度的权重分配方法. 该方法首先将子分类器由空间的类别表示转变为类别的空间表示, 进而利用粗糙集理论分
析各空间的模糊度, 并将其作为该子分类器的权重. 实验表明, 利用模糊度信息进行加权后的分类器不但能与可视化
特性更好地吻合, 增强分类过程的可理解性, 而且在分类精度上得到了进一步的提升, 扩展了应用领域.

摘要:

为了提高证据融合的精确度并降低融合的运算量, 结合批量式融合和序贯式融合的优点, 提出证据分组合
成法. 该方法首先判断证据间是否可用Dempster 组合规则进行合成, 若可以, 则两证据归为同组; 否则归为不同组.
对于同组证据, 利用Dempster 组合规则直接合成, 即组内证据序贯式融合; 对于不同组证据, 通过最优化模型修正各
组证据源, 再利用Dempster 组合规则合成, 即组间证据批量式融合. 算例分析验证了该方法具有运算量小、稳定性
好、精确度高的特点.

摘要:

以动态市场环境下的易逝品为研究对象, 针对两阶段需求相关、每次订货时带有固定的订购费用以及未满
足需求部分延期供给等实际现象, 建立了动态易逝品销售商两阶段订货决策模型. 对模型的最优解进行了理论分析,
并提出了寻求两阶段订货策略的简单方法. 以朗科优盘经销商的采购实例来说明该模型的应用价值. 最后, 通过探讨
订货决策与需求波动、两阶段需求相关系数以及延期供给率等因素的关系, 得出了一些重要的管理启示.

摘要:

设计一种由非线性控制方法实现的直接转矩控制矩阵变换器(DTC-MC) 交流调速系统. 首先构造基于扩张
状态观测器(ESO) 的自抗扰控制器(ADRC), 取代传统DTC中的PI 调节器, 用来估计系统的扰动项并进行前馈补偿;
然后运用多Lyapunov 函数法对二阶ESO 的稳定性进行分析. 仿真结果表明, 该方法提高了系统在输入电压非正常工
况下的抗干扰能力和鲁棒性.

摘要:

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型, 从提高全局寻优能力和解的精度出发, 提出一种基于
改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法. 数值仿真验证了该进化算法具有较好
的收敛性和求解精度; 典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性, 以及所提出
算法的有效性.

摘要:

交叉口信号控制是城市交通管理的重要手段, 解决城市拥堵问题需考虑交叉口的信号优化控制策略. 鉴于
此, 针对四相位定周期单交叉口, 采用存储转发方法建模, 以排队长度均衡为性能指标, 基于多参数规划方法离线地
给出交叉口信号的优化配时策略. 该策略根据交叉口车辆到达率, 实时地调整各相位绿灯时间, 以实现整个信号周期
内绿灯时间的充分利用. 通过PARAMICS 平台进行的仿真实验表明了所提出控制策略的有效性.

摘要:

针对Itˆo 型多面体不确定随机广义系统, 提出一种离线观测器型鲁棒预测控制器的综合方法. 通过构造带有
误差项的增广随机Lyapunov 函数, 运用多维Itˆo 公式和LMI 方法, 将“min-max” 随机规划问题等价转化为一组线性
矩阵不等式的求解问题; 给出了控制器存在的充分条件和参数表达式, 证明了初始时刻的可行解可以保证闭环广义
系统的随机容许性. 仿真算例验证了该方法的有效性.

摘要:

为揭示灰色Verhulst 模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律, 降低其建模复杂性, 研
究了灰色Verhulst 模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模
精度的影响程度. 研究结果表明, 灰色Verhulst 模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关. 利用数乘变换
能降低原始数据的量级, 简化建模过程, 而不会改变灰色Verhulst 模型的建模精度.

摘要:

针对数据聚合无线传感器网络寿命最大化问题, 分析了网络流量和节点能耗, 提出了数据聚合路由问题的
网络流量模型, 并将网络最大寿命与流量模型相结合设计了一组混合整数规划代价函数. 采用对偶分解的方法, 获得
了近似最优的中继传输速率和路由. 仿真实验表明, 该算法能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:

如何保证多跳自组织网络的连通性是无线传感器网络研究的核心问题. 在正态遮蔽衰退模型的基础上, 借
助状态转移概率矩阵提出一种基于马尔可夫链策略的节点密度控制算法. 该算法利用一步转移概率矩阵求出信号在
任意节点对之间互达的迟早概率, 并通过令节点间信号互达的迟早概率趋近于1 来逼近网络全连通时的最小节点密
度. 实验结果表明, 与R.HEKMAT 算法相比, 所提出的算法能有效降低数值误差, 从而提高算法结果与实验数据的吻
合度.

摘要:

基于无约束优化和遗传算法, 提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法. 首先构造一无约束优化问
题, 其最优解对应一个无向图. 在无向图的基础上, 产生遗传算法的初始种群, 并使用遗传算法中的选择、交叉和变
异算子学习得到最优贝叶斯网络结构. 由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成, 初始
种群具有很好的性质. 与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比, 该方法的学习效率相对较高.

摘要:

研究切换系统的共同Lyapunov 函数存在问题. 对于一类正切换系统, 给出了共同Lyapunov 函数存在的充分
条件. 当系统矩阵集为二阶矩阵紧集时, 给出了判断共同Lyapunov 函数存在的方法, 并给出了计算共同Lyapunov 函
数的算法. 最后通过算例验证了所提出算法的有效性.

摘要:

针对一类严格反馈非线性系统, 利用后推法设计一种无超调跟踪控制律. 对于阶数小于4 的对象, 给出了控
制律参数应满足的充要条件; 对于阶数更高的对象, 给出了求解一个充分条件的方法. 该控制律适用于零与非零初始
条件, 且参考输出不限制为阶跃信号. 通过两个数值仿真例子验证了所提出控制律的有效性.

摘要:

针对球形机器人定位问题, 提出了基于立体视觉的球形机器人定位方法. 通过双目相机采集环境图像序列,
提取Shi-Tomasi 特征点, 计算尺度不变特征变换(SIFT) 特征描述符, 并利用欧氏距离进行立体匹配; 通过KLT 算法
进行特征点跟踪; 采用解析法求解机器人在前后帧图像之间的位姿变化量; 同时采用特征点筛选、RANSAC算法和
卡尔曼滤波等方法, 提高运动估计的准确性和鲁棒性. 实验结果验证了所提出方法的可行性.

摘要:

研究了传统脉宽调制(PWM) 控制开关变换器中一个重要现象: 闭环调节器的输出信号与锯齿波比较信号
发生多次截交导致开关频率升高且不能获得恒定控制频率, 甚至系统不能稳定输出工作. 以常见的Buck、Boost 开关
变换器设计为例, 研究了基于PWM-准滑模控制理论的开关变换器大信号稳定性条件, 最终所得结论与经典“斜波
匹配” 理论相吻合. 仿真结果验证了所提出理论的正确性.