摘要:

为了解决复杂场景下传统的运动目标检测问题, 利用证据推理—–谨慎有序加权平均方法(COWA-ER), 提出一种综合使用混合高斯、均值滤波和码本的多方法融合的检测方法. 该融合检测算法以上述3 种检测方法为准则建立一个多准则决策框架, 通过双阈值检测法来表征检测过程中的不确定性, 最终利用COWA-ER 方法进行决策级融合, 实现多种方法的优势互补. 实验表明, 所提出的融合检测算法具有更理想的目标检测效果, 能有效应对诸如阴影及光照突变等问题对检测性能的影响.

摘要:

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

摘要:

提出一种基于量子计算的彩色图像加密方法. 首先, 将彩色图像转换为量子叠加态∣Image?, 每个像素用3 个量子比特∣???, ∣???, ∣??? 描述, 分别表示红绿蓝三基色; 然后, 对所有像素的∣???, ∣???, ∣??? 在Bloch 球面上实施随机旋转, 对旋转后的∣Image? 实施量子傅里叶变换; 对所有像素的∣???, ∣???, ∣??? 实施随机旋转, 对旋转后的∣Image? 实施量
子傅里叶反变换, 即可完成加密操作. 经典计算机上的仿真结果表明, 所提出的方法具有较好的安全性, 可在将来的量子计算机上执行.

摘要:

为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.

摘要:

针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函
数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.

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基于滞环函数提出一种参数可调的多涡卷混沌系统构造方法. 针对复杂不确定性系统, 综合利用自适应神经网络和重复学习控制方法设计一种自适应重复学习同步控制器; 利用自适应重复学习控制方法对周期时变参数化不确定性进行处理; 对函数型不确定性利用神经网络逼近技术进行补偿; 设计鲁棒学习项对神经网络逼近误差和扰动上界进行估计; 通过构造类Lyapunov 复合能量函数证明了同步误差学习的收敛性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对炼钢连铸生产调度计划的可执行性要求, 考虑到生产中的设备选择及作业时间的不确定性问题, 提出一种利用任务可执行设备的加工权重赋值方法来量化描述现实生产中加工设备间的匹配关系, 并以设备选择优先级策略的形式引入遗传算法的交叉、变异过程, 按照生成可行解、再进行种群优化的分步决策方式形成混合遗传算法. 以某炼钢厂的实际生产调度数据为例进行仿真实验, 其结果表明了所提出算法的有效性.

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在杂波和漏检的环境下针对扩展目标估计的性能评价问题, 提出求扩展目标跟踪估计的后验克拉美罗界(PCRLB) 的方法. 该方法假设单个扩展目标的量测个数服从泊松分布, 杂波的个数也服从泊松分布, 给出在有漏检和杂波环境下求PCRLB 的方法—–信息约减因子法(IRF). 算例展示了不同的检测概率和杂波密度对PCRLB 的影响. 仿真结果表明, 所提出方法能有效反映扩展目标跟踪所能达到的最优性能, 检测概率越高, PCRLB 越小; 杂波密度越大, PCRLB 越大.

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考虑一类不受控离散事件驱动不确定约束线性切换系统, 提出具有任意切换特性的约束优化控制策略. 引入有限时域性能函数, 定义约束最优控制问题. 为降低控制器的在线计算量, 通过参数化方法压缩最优控制问题决策变量的维数. 应用公共Lyapunov 函数和控制Lyapunov 函数理论建立的闭环切换系统, 具有对不确定扰动和不受控切换信号的渐近稳定性和逆最优性. 最后通过算例仿真验证了结果的有效性.

摘要:

研究具有传感器增益退化、模型不确定性的多传感器融合估计问题, 其中传感器增益退化现象描述为统计特性已知的随机变量, 模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动. 设计一种局部无偏估计器结构, 并建立以局部估计器增益为决策变量、以有限时域下融合估计误差为代价函数的优化问题. 在给出标量融合权重时, 考虑到求得最优的局部估计器增益的解析形式较为困难, 通过最小化代价函数的上界得到一组次优的局部估计器增益. 最后通过算例仿真表明了所设计融合估计器的有效性.

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针对直线永磁游标电机这一多变量、强耦合的非线性系统, 提出一种基于支持向量机广义逆内模控制的方法. 在证明其数学模型存在广义逆的基础上, 通过支持向量机来辨识原系统的广义逆系统, 经复合后得到具有线性关系的伪线性系统, 然后引入内模控制方法设计附加控制器以增强整个系统的鲁棒性. 仿真结果验证了所提出方法具有良好的解耦性能和抗干扰特性.

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网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标. 无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命. 对此, 提出一种基于C-V 模型的网络覆盖空洞探测与修复方法. 首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合探测概率; 然后基于改进的C-V 模型, 提出一种新的覆盖空洞探测方法, 有效地计算出空洞的数量和大小; 最后, 采用基于改进的粒子群算法实现覆盖空洞的修复. 仿真结果表明, 所提出的算法在保证无线传感器网络覆盖率的同时可以提高网络寿命.

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第四方物流与第三方物流构成委托代理关系, 信息不对称与风险规避为第四方物流配送时间契约设计带来了难题. 对此, 分别在集中式决策、对称成本信息和不对称成本信息3 种情景下进行研究, 给出最优配送时间契约, 并对最优契约结果进行分析. 实验结果表明: 最优契约能够实现对第三方物流的激励, 有效地管理物流配送时间; 同时, 不对称信息与风险规避均会降低系统表现. 数值实验说明了不对称信息与风险规避对最优配送时间契约的影响.

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针对产量和需求都随机的供应链, 在条件风险值(CVaR) 的度量准则下, 建立具有风险规避型零售商的供应链最优决策模型, 探讨收益共享契约下供应链协调的条件, 并进行了数值分析. 研究结果表明, 零售商的风险规避以及产量的不确定性将降低最优订购量及供应链效益; 收益共享契约可以优化产量和需求随机条件下的供应链运作效率, 并在一定条件下使供应链达到协调.

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针对同一属性下不同方案的邓氏关联度大小区分较弱以及关联度存在下限的问题, 定义基于指数函数的新关联度. 改进后的关联度对同一属性下不同方案间关联度的分辨率要高于原有关联度, 并证明了改进关联度的性质.利用指数关联度确定属性权重, 构造基于偏差和灰熵的确定了时间权重的优化模型. 最后, 将该方法用于河南省某地级市民营企业的经营业绩评价分析中, 实例说明了所提出模型的有效性和实用性.

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研究在外界扰动影响下的通信拓扑为多图的一阶多智能体系统的协同一致性控制鲁棒性问题. 采用闭环系统的??₂ 范数来度量系统的鲁棒性; 借助代数图论、控制论和矩阵论, 建立通信拓扑在有无自环时多智能体系统鲁棒性、系统??₂ 范数、系统通信拓扑之间的直接联系, 并进行严格的证明; 给出通信拓扑为完备图、星图、路图、环图时多智能体系统之间的收敛速度、鲁棒性分析与比较. 仿真实例表明了所提出方法的有效性.

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针对多机器人编队控制的时滞问题, 提出一种基于预测控制的脉冲控制方法. 首先, 利用一致性思想将多机器人编队控制转换为系统稳定性问题; 然后构建预测模型, 采用脉冲控制协议, 利用Schur 稳定性定理推导实现多机器人编队控制的充分条件; 最后, 在数值仿真中随机设置一种包含生成树的通信拓扑关系, 并比较了不同采样时间间隔下时滞系统的控制效果. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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提出一种基于量测驱动的自适应目标新生强度PHD/CPHD 滤波算法. 该算法认为新生目标是不可检测的, 有效地克服了归一化失衡问题; 同时, 基于量测驱动自适应设计目标新生强度, 利用PHD/CPHD 滤波分别递归估计存活目标和新生目标的状态及其数目. 最后, 在序列蒙特卡罗框架下实现了该PHD/CPHD 滤波算法. 算例结果表明, 改进算法可以有效地实时跟踪多个机动目标的状态和数目, 应用前景较好.

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针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

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讨论一类具有状态饱和非线性的离散线性系统稳定性分析问题. 通过引入无穷范数小于等于1 的自由矩阵与对角元素非正的对角矩阵, 将状态饱和离散线性系统的状态变量约束在一个凸多面体内, 进而以矩阵不等式形式给出状态饱和离散线性系统的稳定性判据, 并给出该矩阵不等式的迭代线性矩阵不等式算法. 基于这一稳定性判据, 给出了基于迭代线性矩阵不等式的状态反馈控制律设计算法. 通过状态饱和离散线性系统的状态空间分割方法, 给 出了保守性更小的稳定性判据, 并给出了相应的迭代线性矩阵不等式算法. 数值例子验证了所给出方法的正确性与有效性.

摘要:

针对传统回声状态网络(ESN) 难以解决多振荡子叠加(MSO) 问题, 提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN). 该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成. 利用矩阵的奇异值分解(SVD) 构造每个子储备池的权值矩阵, 并依据分块对角矩阵原理, 将子储备池逐一添加至网络中. 在网络增长过程中, IM-ESN 无需放缩权值矩阵便能保证网络的状态回声特性. MSO 问题的仿真结果表明, IM-ESN 能够自主确定与问题复杂度相匹配的网络规模, 具有较好的预测性能和鲁棒性.

摘要:

针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题, 基于耦合辨识概念, 推导多变量系统的耦合随机梯度算法, 利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能. 算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中, 将每个子系统的参数估计值耦合起来. 所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比, 具有较少的计算量, 收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善. 性能分析表明了所提出算法收敛, 仿真实例验证了算法的有效性.

摘要:

针对航天器姿态稳定控制问题, 设计一种迭代学习姿态控制器. 将连续非周期运动的姿态跟踪过程分解为队列重复运动, 采用前一周期的姿态跟踪误差修正后一周期的控制输入, 分别对未知参数和干扰构建有界迭代学习律, 给出航天器姿态稳定控制器, 并从理论上分析了闭环系统的渐近稳定性和姿态跟踪误差的一致有界性. 通过在轨捕获非合作目标过程中航天器姿态跟踪控制问题的数值仿真, 验证了迭代学习控制器的鲁棒性和强抗干扰性.

摘要:

采用非对称Lanczos 算法研究线性分数阶系统的模型降阶问题, 提出一种保持系统传递函数一定数量的分数阶矩的模型降阶方法. 根据Caputo 导数的运算法则给出线性分数阶系统的分数阶矩的计算方法; 利用非对称Lanczos 算法构造对应的非对称三对角矩阵; 根据非对称三对角矩阵的性质证明降阶系统与原系统具有相同的一定数量的分数阶矩; 给出降阶系统与原系统传递函数的误差估计, 为合理选择降阶系统的阶次提供理论依据. 数值实例的计算结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对采样数据的自相关性, 提出一种基于自回归(AR) 模型的动态过程建模方法. 首先, 利用正交信号校正(OSC) 消除用于AR模型回归的两数据集间的正交不相关信号; 然后, 在处理过的数据上进行偏最小二乘(PLS) 回归建模. 该方法对模型潜隐成分和残差信息同时进行在线监测, 并借鉴贝叶斯推理方法将多个监测指标进行融合, 以易化触发故障警报的决策过程. 最后通过在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE) 过程上的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

摘要:

提出一种??_?? = 0 的内置式永磁同步电机的自适应反步控制方法. 通过定义虚拟控制变量和选择适当的Lyapunov 函数, 导出系统控制律及参数自适应律. 该方法能够根据自适应参数估计器实时估计出的负载转矩和定子电阻对控制输出进行动态校正, 从而提高转速控制精度和系统的抗扰能力. 仿真结果表明, 系统能够快速跟踪参考转速, 并对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性.

摘要:

提出一种不确定情况下考虑活动工期风险和多资源约束风险的缓冲大小计算方法. 首先, 运用贝叶斯网络技术分析关键风险因素, 评估其造成的活动工期风险; 其次, 通过资源流网络方法衡量资源约束风险, 进而提出合理的缓冲配置方法以构建稳定的关键链调度计划. 通过算例分析和比较研究, 验证了所提出方法兼具有效性和实用性, 能够在保证较高按时完工率的同时, 有效缩短项目工期并保持进度计划稳定.

摘要:

以制造商主导型供应链为研究对象, 分析双渠道供应链协调策略问题. 引入双渠道价格敏感系数和竞争系数两个变量, 分别建立双渠道供应链集中决策、分散决策和协调决策的3 种模型. 研究结果表明, 不同合同策略协调后, 零售商和供应链整体收益增加; 经两部定价和批发价格合同协调, 零售商需要支付固定费用给制造商才能够达到协调, 而经Shapley 值法分配合同协调, 则双渠道供应链可直接达到协调效果.

摘要:

针对突发事件应急方案生成问题, 提出一种考虑属性特征权重影响的应急方案生成方法. 基于案例推理(CBR) 理论, 将基本遗传算法(SGA) 和粒子群优化算法(PSO) 引入属性特征权重的计算中. 通过收集到的数据验证了案例间相似度计算的准确性, 说明了所提出方法的有效性和可行性.

摘要:

针对一类非线性系统, 研究存在奇异点时的跟踪控制问题. 在采用反馈线性化方法将对象转换成标准型后, 构造线性补偿器并结合期望轨迹的高阶导数构成伪控制量. 通过引入梯度动力学方法求解控制律, 以克服在控制过程中遇到的奇异点问题. 通过稳定性分析验证了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真结果表明, 此类控制器具有良好的控制性能, 并且能有效克服奇异点问题.