摘要:

目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.

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核化一类硬划分SVDD、一/二类L2-SVM、L2 支持向量回归和Ranking SVM均已被证明是中心约束最小包含球. 这里将多视角学习引入核化L2-SVM, 提出核化两类多视角L2-SVM (Multi-view L2-SVM), 并证明该核化两类Multi-view L2-SVM 亦为中心约束最小包含球, 进而提出一种多视角核心向量机MvCVM. 所提出的Multi-view
L2-SVM 和MvCVM既考虑了视角之间的差异性, 又考虑了视角之间的关联性, 使得分类器在各个视角上的学习结果趋于一致. 人造多视角数据集和真实多视角数据集的实验均表明了Multi-view L2-SVM 和MvCVM方法的有效性.

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针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题, 提出4 种新的三角模糊数比较可能度的等价定义, 并得到一些优良性质关系. 借鉴合作博弈中极大极小算法, 提出一种基于三角模糊数比较可能度关系的指标权重确定方法; 集结所有决策方案比较的可能度, 并对决策方案集进行最优判定和排序, 即可得到三角模糊数型不确定多指标决策的比较可能度关系法. 最后通过算例表明所提出算法的可行性和有效性.

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针对老鼠海马结构中网格细胞到位置细胞的信息传递问题, 构建网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型. 在一维和二维环境中的仿真结果均符合生物学研究事实, 结果表明, 模型能够模拟齿状回和海马中位置细胞的放电特性, 可有效解释位置细胞位置野的形成机理.

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针对典型的鲁棒模型参考自适应控制中瞬态性能无法得到保障的问题, 提出一种改进的鲁棒模型参考自适应控制器. 该控制器在标准的鲁棒自适应控制中加入??_∞ 补偿器, 以抑制闭环自适应系统中参数估计误差和不确定扰动对系统输出跟踪性能造成的不利影响. 理论分析和仿真验证表明, 所提出的控制器不但保留了典型鲁棒模型参考自适应控制的理想特性, 并且通过设计适当的??∞ 补偿器使得闭环系统的瞬态性得到了较大的改善, 其改善的程度依赖于??∞ 补偿器性能指标的大小.

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研究存在输入饱和受限下的飞行器姿态控制问题, 提出一种有限时间姿态镇定方案. 针对基于修改的Rodriguez 参数模型的飞行器姿态控制系统, 基于齐次性理论和饱和控制器设计方法, 并充分利用系统的模型结构特征, 设计一类饱和的有限时间姿态控制器, 使得姿态可以在有限时间内被镇定到平衡点. 仿真结果验证了所设计姿态控制器的有效性.

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针对RBF 神经网络的结构设计问题, 提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法. 首先, 检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异, 以此作为依据增加或删除相应的隐层节点; 然后,对调整后的网络参数进行修正, 使网络具有更好的拟合精度和收敛性; 最后, 对所提出的优化算法进行仿真实验, 结果表明, 所提出的算法可根据研究对象自适应地调整RBF 的网络结构, 具有良好的逼近能力和泛化能力.

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针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题, 提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF) 算法. 该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边, 建立数据间高阶关系的超图模型. 通过在概念分解算法中增加超图正则项, 保持数据间多元几何流形结构, 提高了算法的鉴别性. 在Yale 库、USPS 库和TDT2 库上的实验表明, HRCF 算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息, 验证了算法的有效性.

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针对导弹模型同时具有不确定性和执行机构饱和受限的问题, 首先针对模型不确定性, 将质心运动方程的非线性影响、耦合影响、外部环境干扰视为总干扰, 并设计扩展状态观测器对其进行实时估计; 然后针对舵偏角和角速度存在饱和受限的问题, 设计辅助系统和限幅微分器; 最后结合反演和有限时间稳定系统理论, 设计有限时间控制器, 以保证整个闭环系统在受限条件下能收敛到参考信号. 数值仿真结果表明, 所设计的控制器与理论分析结果一致, 是可行而有效的.

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城市交通流具有复杂的非线性动态特性, 在交通控制中难以对其进行精确的数学建模; 同时, 以天为周期, 宏观交通流又呈现出明显的周期性特征. 鉴于此, 提出一种基于迭代学习的城市区域交通信号控制策略, 通过对交通信号的迭代控制, 使路段的平均占有率收敛于期望占有率, 从而使绿灯时间得到充分利用并防止交通拥堵的发生, 保证了交通流在路网中的高效平稳运行. 严格的理论推导证明了该方法的收敛性, 仿真结果验证了该方法的有效性.

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提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

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在分簇传感器网络中引入移动sink, 用于协助其上层网进行数据汇聚. 为解决时延约束与节能需求间的矛盾, 提出一种基于效用优先级和反效用优先级的移动sink 路径优化选择算法. 依据最小能耗原则首先为非访问节点设计了数据迁移路径寻找方案, 随后在此基础上提出一种基于节点效用优先级的访问点集贪婪构造算法, 并基于反效用优先级为其设计了两种优化方案. 仿真实验验证了所提出算法的有效性, 保障时延要求的同时最大限度地降低了网络能耗.

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针对湍流环境中机器人空间感知能力的不足, 提出一种多弱感知机器人气味源搜索算法. 该算法建立了气味源位置概率分布的近似表达式, 机器人通过自由能最小化获得移动方向. 各机器人之间通过共享位置信息实现协同, 通过设定内部温度达到搜索过程中探索和利用的平衡. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

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针对指标期望为随机变量情形的多指标决策问题, 提出一种决策分析方法. 该方法首先通过计算指标值相对于指标期望的损益值, 将决策矩阵转化为关于指标期望的损益矩阵; 然后运用随机占优准则, 通过判断针对每个指标两两方案之间的随机占优关系, 进而构建两两方案的随机占优关系矩阵, 并使用PROMETHEE II 方法对方案进行排序; 最后以某研究所移动硬盘采购问题为例, 对所提出方法的实用性进行说明.

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研究基于关键资源优先的单元化“装卸、搬运、装卸” 三级作业链的调度问题. 在已知关键资源调度方案的条件下, 将两个非关键各作业级的调度问题分别转化为最小单位流问题, 并建立相应的0/1 整数规划模型求解. 为求解大规模问题, 提出三级装卸搬运的分时协调策略. 参照宁波港码头数据, 设计面向集装箱码头的仿真算例, 实验结果验证了所提出模型和策略的有效性.

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针对面板数据聚类研究存在的问题及现实需要, 构建面板数据下新的灰色指标关联聚类(AGRA) 模型. 构造所有指标不同对象下时间序列的累加生成序列, 用生成序列的平均生成速率表征原序列的动态变化趋势; 单个指标所有对象的平均生成速率构成该指标的平均生成速率序列, 从而综合偏离、差离和分离的三重差异信息, 构建指标关联分析模型; 提出面板数据下Mean-AGRA灰色指标关联聚类算法, 并应用于我国区域生态环境评价指标的降维问题. 分析结果验证了所提出模型的实用性和有效性.

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O2O 模式下的双渠道供应链颠覆了传统的渠道价格竞争模式、价格协同机制和服务水平, 已成为决策的关键要素. 当供应链发生需求和服务替代系数突变时, 通过KKT条件求出不同扰动情形下制造商垂直O2O 供应链和零售商水平O2O 供应链的决策值, 然后设计了两部定价契约协调需求和服务替代系数同时扰动下的O2O 供应链. 研究表明, 两部定价契约可以协调零售商O2O 供应链, 当突变范围较大时, 作为博弈主导方的零售商将放弃加价销售,转向收取固定的转移支付.

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空袭目标威胁评估是提高防空武器系统应对多目标的基础. 针对威胁评估的实时性、多因素和信息不确定性问题, 构建一种基于群广义直觉模糊软集的多属性威胁评估模型. 在选择合适的威胁评估指标和量化方法的基础上, 引入多专家参量集来弥补传统广义直觉模糊软集中单个专家的评估不准确性和知识局限性等缺陷. 通过应用实例分析并与其他最新决策评估方法进行比较, 验证了该方法的可行性和有效性.

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为了从多粒度、多层次的角度有效处理名义型属性和数值型属性并存的混合数据, 首先基于不同的属性集序列和不同的邻域半径构建双重粒化准则, 建立基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型; 然后给出该模型的相关性质, 提出该模型下的属性约简算法, 约简结果可以根据实际问题的需要灵活选择合适的属性集和邻域半径. 实例分析验证了所提出模型和算法的有效性.

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针对包含一阶二阶智能体的异构系统, 提出一种线性一致性协议. 利用图论和矩阵分析方法分析系统获得一致性的充分条件和一致平衡点, 并证明仅网络中的根节点对平衡点起作用. 在此基础上, 分析平衡点的取值范围,通过参数优化可以使系统收敛到该范围内任意给定的期望值. 最后, 通过仿真分析表明了理论分析的正确性.

摘要:

针对锑浮选泡沫图像特征相互耦合、重要度差异显著引起工况难以识别的问题, 提出一种锑浮选工况识别方法. 首先, 在结合敏感性指数与主元分析法选取关键泡沫特征的基础上, 建立物元可拓模型, 通过关联函数计算关键泡沫特征与预设工况类别的关联度; 然后, 引入博弈论, 将层次分析法和熵权法确定的主、客观权重优化融合, 得到泡沫特征的综合权重; 最后, 计算综合关联度, 实现浮选工况的准确识别. 锑浮选工业现场的生产数据验证了所提出方法的有效性.

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针对一类非均匀数据采样Hammerstein-Wiener 系统, 提出一种递阶多新息随机梯度算法. 首先基于提升技术, 推导出系统的状态空间模型, 并考虑因果约束关系, 将该模型分解成两个子系统, 利用多新息遗忘随机梯度算法辨识出此模型的参数; 然后, 引入可变遗忘因子, 提出一种修正函数并在线确定其大小, 提高了算法的收敛速度及抗干扰能力. 仿真实例验证了所提出算法的有效性和优越性.

摘要:

针对子学科具有物理目标的多目标协同优化问题, 研究基于NSGA-II 的求解策略. 鉴于子学科个体满足约束可行性的进化过程与系统级分配期望值无关, 提出具有良好的可行性和多样性的初始种群生成方法, 以提高多目标子学科的计算效率和计算精度. 为了解决由一致性目标函数与物理目标函数的作用不同而造成的NSGA-II 非支配级排序困难, 提出将子学科一致性目标函数转化为子学科自身约束的策略. 最后, 利用工程算例对所提出方法的有效性进行了验证.

摘要:

针对室内复杂环境下的稠密三维建模问题, 提出一种基于RGB-D 相机的移动机器人同时定位与三维地图创建方法. 该方法利用架设在移动机器人上的RGB-D 相机获取环境信息, 根据点云和纹理加权模型建立结合局部纹理约束的混合位姿估计方法, 确保定位精度的同时减小失败率. 在关键帧选取机制下, 结合视觉闭环检测方法, 运用树结构网络优化(TORO) 算法最小化闭环误差, 实现三维地图的全局一致性优化. 在室内环境下的实验结果验证了所提出算法的有效性和可行性.

摘要:

针对实际系统中非线性扰动以一定概率存在的情况, 讨论广义马氏跳变系统的控制问题. 首先, 运用Bernoulli 变量描述系统中非线性扰动的存在与否, 建立相应的数学模型, 得到在上述一般条件下系统的随机容许性与解的存在唯一性条件. 然后, 以LMI 形式给出模态依赖和模态独立控制器的存在条件. 与现有结果相比, 所得结果考虑了非线性扰动的存在概率, 具有较小的保守性. 最后, 通过数值例子验证了所得结果的有效性和优越性.

摘要:

GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型是灰色GM(1, 1) 模型的推广. 在灰色GM(1, 1) 模型和等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的基础上提出非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型, 并对模型进行求解. 讨论了GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型的曲线形状、发展系数以及幂指数间的关系, 研究了非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的参数空间. 将平均相对误差看成幂指数的函数, 根据序列形状判断幂指数的范围, 并利用粒子群算法求解幂指数. 实际应用验证了所提出模型的有效性.

摘要:

采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 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. 所提出的方法能够彻底地去掉关于随机时变时滞非线性系统传统结果中所要求的时滞导数的限制. 仿真示例验证了所提出状态反馈控制器的有效性.

摘要:

针对软测量模型在实际应用中遇到的问题, 结合AdaBoost 集成学习思想, 提出适用于软测量回归的集成学习算法, 以提高传统软测量模型的精度. 为了克服模型更新技术对软测量实际应用的制约, 将增量学习机制加入软测量集成建模中, 使软测量模型具有在线实时更新的增量学习能力. 对浆纱过程使用新方法建立上浆率软测量模型, 并使用实际生产数据对模型进行检验, 检验结果表明, 该模型具有很好的预测精度, 并能够较好地实现在线更新.

摘要:

针对一类耦合参数多变量系统, 提出一种耦合多新息随机梯度方法. 通过该方法进行参数辨识并对该方法进行性能分析. 该方法的基本思路在于利用历史新息中包含的信息, 将耦合随机梯度算法中的新息项扩展为多新息向量, 从而提升耦合随机梯度算法中单个子系统的辨识效果. 仿真结果表明, 通过增加新息长度可以提升辨识结果的收敛速度和精度.

摘要:

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路, 但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素. 为了消除这些冗余元素, 提出一棵有序树: 差别信息树, 该树能消除差别矩阵中的重复元素, 同时在大多数情况下也能完全消除父集元素, 实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储. 为了验证差别信息树的有效性, 提出一种属性约简完备算法, 并使该算法的时间复杂度降为??(∣??∣∣??∣²).