摘要:在时间序列数据挖掘中, 时间序列相似性是一个重要的概念. 对于诸多算法而言, 能否与一种合适的相似性度量方法结合应用, 对其挖掘性能有着关键影响. 然而, 至今仍没有统一的度量相似性的方法. 对此, 首先综述了常用的相似性度量方法, 分析了各自的优点与不足; 其次, 讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法; 再次, 探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系; 最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向.

摘要:在人工蜜蜂群算法的基础上, 提出一种双种群协同学习算法.该算法根据个体适应度高低把蜜蜂群划分为 两个子群, 并重新定义子群的学习交流机制.在10个常用的基准测试函数上与其他4个常用的群体智 能算法进行比较, 比较结果表明, 所提出算法的性能有明显改进.采用双种群协同学习算法求解置换流水车间调度问题, 在一 些著名的中大规模测试问题包括21个Reeves实例和40个Taillard实例上进行 测试, 结果表明, 所提出的算法优于其他算法, 能有效解决置换流水车间调度问题.

摘要:针对传统分类器的泛化性能差、可解释性及学习效率低等问题, 提出0阶TSK-FC模糊分类器.为了将该分类器 应用到大规模数据的分类中, 提出增量式0阶TSK-IFC模糊分类器, 采用增量式模糊聚类算 法(IFCM($c+p$))训练模糊规则参数并通过适当的矩阵变换提升参数学习效率.仿真实验表明, 与FCPM-IRLS模糊分类器、径向基函数神经网 络相比, 所提出的模糊分类器在不同规模数据集中均能保持很好的性能, 且TSK-IFC模糊分类器在大规模数据分类中尤为突出.

摘要:高效的区间Pareto支配比较对于提高区间多目标进化优化算法性能至关重要.针对现有的区间多目标进化优化采用单一区 间数比较的不足, 提出基于混合比较策略的区间多目标进化优化算法.深入分析区间数mu比较和可能度P比较策略的优劣, 提出融合这两种方法的混 合比较策略和基于该混合策略的NSGA-II算法.该算法在典型多目标区间函数和含区间不确定性的煤矿井下射频识别阅读器 布局中的应用, 验证了所提出的混合区间比较策略的有效性.

摘要:针对自动化立体仓储的订单批量处理过程中的优化调度问题, 采用离散型帝国竞争算法对订单调度流程进行求解, 构建出库订单优先调度和复合订单调度两种对比流程来进行优劣势的探讨以及算法比较. 调度实例求解结果表明, 所提出算法的优化质量更高, 且在处理大批量复合订单时更具有优越性, 从而验证了所提出算法的有效性和优越性.

摘要:提出一种基于数据场的多目标引力搜索算法(DFMOGSA). 该算法利用外部档案存储非支配解, 同时将外部档案视为目标空间的数据场, 通过计算非支配解的势能来判断每个解的密度; 密度最低的解被选为第1类引导粒子, 直接吸引粒子向低密度区域收敛, 提高解分布的均匀性; 另外, 为了确保算法收敛 在种群内, 选择较优粒子作为第2类引导粒子, 通过引力引导粒子搜索. 对比实验结果表明了DFMOGSA算法的有效性和优越性.

摘要:针对一类具有未建模动态和输出约束的输出反馈非线性系统, 提出一种自适应输出反馈动态面控制方案. 利用神经网络逼近未知连续函数, 分别设计K滤波器和动态信号估计不可测量的状态, 并处理动态不确定性. 引入障碍李雅普诺夫函数并设计自适应控制器以保证BLF有界, 从而实现输出约束. 理论分析表明, 闭环控制系统是半全局一致终结有界的, 且满足输出约束, 仿真结果验证了所提出方案的有效性.

摘要:在分析轧辊车削成本的基础上对轧制计划编制和调整问题进行深入研究, 建立以最小化轧辊车削量为目标的0-1整数规划模型. 针对问题特征, 构造基于替换邻域搜索的两阶段算法: 第1阶段, 对轧制单元实施最佳匹配和交叉使用调整; 第2阶段, 通过搜索轧制单元的轧辊替换邻域, 用车削量较少的轧辊替代车削量较大的轧辊, 从而优化第1阶段的有效解. 通过实际生产数据验证, 两阶段算法能够在满足轧制工艺规程的基础上有效降低轧辊车削量, 算法和模型均可行且有效.

摘要:针对一类考虑站内装卸货作业协调的随机动态车队调度问题, 建立动态规划模型, 并在此基础上进行改进, 构建单参数动态重构模型和双参数动态重构模型, 进而设计3种单变量作用关系模型和3种双变量作用关系模型, 并给出分解控制参数获取方法. 最后通过仿真和实验研究表明, RM-SDCP模型和RM-DDCP模型可以得到 比传统DP模型更高质量的解, 在RM-DDCP模型与RM-SDCP模型的性能比对中, RM-DDCP模型总体性能优于RM-SDCP模型.

摘要:针对受到外部干扰影响的二阶多智能系统, 提出一种新型干扰观测器的设计方案.在只有部分智能体能接收到参考模型信 号的条件下, 研究受到不同外系统生成干扰信号影响的二阶多智能体系统模型参考一致性问题.针对干扰信号由线性外系统和非线性外系 统生成的情况, 分别设计干扰观测器.进一步提出分布式控制协议, 所提出的一致性协议可以有效地抑制干扰, 最终实现多智能体 系统的模型参考一致性.仿真算例验证了所提出方法的有效性.

摘要:应急救援物资多目标分配和调度集成优化是灾害应急决策中的一个难点问题.为此, 构建一种面向多储备点、多发放点、多种应 急救援物资的并发分配与调度多目标优化模型, 提出一种基于二维NSGA-II与蚁群优化的混合智能搜索算法.在所提算 法中, 设计二维二进制编码、个体修正策略以解决多发放点之间潜在的应急救援物资 冲突, 并改进蚁群优化中的信息素全局更新策略以实现多个调度路径的同时优化.对比实验 结果表明, 所提出的混合算法可以在合理的时间内给出更高质量的应急救援物资分配和调度方案.

摘要:采用Nussbaum增益滑模自适应控制方法解决导弹制导控制一体化设计问题. 充分考虑一体化模型具有通道间耦合、气动建模不确定性、气动参数摄动和目标机动引起的干扰等特点, 基于自适应控制对未知量的辨识能力和滑模控制的抗干扰能力, 以及Nussbaum增益控制对系数不确定系统所具有的较好的控制能力, 设计Nussbaum增益滑模自适应控制律, 并证明系统的稳定性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:提出一种手势分割问题的多目标优化模型, 并给出该模型的进化求解方法. 建立模型时, 以像素点的位置作为决策变量, 以像素点的颜色与人手肤色的差值作为目标函数. 此外, 根据手部像素点的位置具有相关性, 建立多目标分布估计算法来求解上述模型, 以得到最佳的像素点集, 从而形成人的手势. 实验结果表明了所提出模型和方法的有效性.

摘要:犹豫模糊语言术语集结合了模糊语言方法与犹豫模糊集的优势, 常应用于定性环境下的群决策中. 基于犹豫模糊语言关系, 提出双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集. 在该粗糙集中, 定义了双论域上的乐观和悲观犹豫模糊语言多粒度粗糙集, 并讨论了其相关性质. 在此基础上提出以人岗匹配为背景的决策模型, 并用算例阐述了所提出模型的有效性. 结果表明, 该模型不仅可以处理定性环境下的语言信息, 而且可以结合不同专家的意见给出最终决策结果, 为人岗匹配提供一种新思路.

摘要:针对区间灰数决策时信息得不到充分利用的问题, 在信息不丢失的前提下, 利用信息分解方法将区间灰数分解成实数型的“白部”和“灰部”. 在分析已有的向量投影决策方法优缺点基础上, 建立正、负理想点的“白部”和“灰部”与方案点 的“白部”和“ 灰部”构成向量双向投影的测度方法, 进而构建向量双向投影的一致性系数决策 模型. 最后通过算例表明了所提出模型的可行性和有效性.

摘要:将公平关切性引入到零售商主导的闭环供应链中, 分别在零售商公平中性和公平关切下, 分析闭环供应链成员及整体的最优决策问题, 并对两种情形下的均衡结果进行比较. 研究表明, 主导零售商的公平关切性对其自身效用的最大化是有利的, 对制造商和第三方利润的最大化是不利的. 零售商公平关切程度相对较弱时, 其公平关切程度的增强对闭环供应链系统是不利的, 反之, 其公平关切程度的增强对闭环供应链系统是有利的.

摘要:为提高网络拓扑的健壮性和自适应性, 基于拓扑重构思想提出基于复合自主式水下航行器的水声传感网拓扑智能优化机制来提高网络的连通性; 进一步, 在发现水声传感网拓扑结构形成的内在规律的基础上, 提出三角淡化关键节点网络拓扑优化方法, 该方法有助于提高网络抗毁再生能力. 最后通过仿真实验对比分析验证了所提出机制的有效性, 实验结果表明, 在牺牲约8.5\%覆盖度的条件下, 抗毁性能提高约50\%.

摘要:针对指标权重未知的区间数型不确定多指标决策问题, 提出区间数可能度与比较优势关系理论, 并推导出一些相关结论. 借鉴合作博弈中极大极小算法, 建立基于区间数比较优势关系, 确定指标权重的可能度规划模型. 利用供选方案间相互比较的可能度矩阵测定信息, 集结各方案比较的总体可能度值对供选方案集进行优劣筛选和排序, 以此给出一种新的区间数型不确定多指标决策的可能度规划算法. 最后通过算例验证了所提出模型算法的有效性和实用性.

摘要:针对冷轧企业大批量生产模式与多品种、小批量的市场需求之间存在的矛盾, 建立以合同交货期差异度、工艺路线差异度和调整次数最小化为目标, 同时满足批次重量、出(入)口 宽度、出(入)口厚度、抗拉强度等工艺约束的冷轧合同组批模型, 构建了基于改进粒子群的模糊聚类算法并进行求解. 利用国内某冷轧企业实际生产数据对所提出模型和算法进行了验证, 结果表明, 所提出的方法优于FCM算法, 能够满足企业批量计划的需求.

摘要:针对带有未知参数和非线性输入的两个不同的混沌系统之间的同步问题进行研究. 提出一个相比于传统滑模面具有更快收敛速度的终端滑模面, 并结合自适应控制理论和滑模控制理论, 设计一个自适应滑模控制律, 使同步误差在有限时间内收敛到滑模面, 并沿滑模面在有限时间内收敛到零点, 最终实现两个不同的混沌系统之间的同步. 最后, 以带有不确定性和外部扰动的Lorenz 系统和Liu 系统为例进行数值仿真, 仿真结果表明, 同步误差在有限时间内收敛到零点, 从而验证了所设计控制律的有效性和可行性.

摘要:针对状 态和控制输入均含有时滞的离散时间系统, 提出最优跟踪控制的设计方法. 通 过引入一种新的状态向量, 将含有状态和控制输入时滞的离散时间系统转化为 含有虚拟扰动项的无时滞离散时间系统. 根据最优控制理论, 构造离散Riccati矩阵方 程和离散Stein矩阵方程的序列, 并证明该解序列一致收敛于变换后的离散时间系统的最优跟 踪控制策略. 利用最优控制的逐次逼近设计方法, 得到最优跟踪控制的近似 解, 并给出求解最优跟踪控制律的算法. 仿真算例表明了所提出最优跟踪控制 方法的有效性.

摘要:小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

摘要:采用一种新的Lyapunov泛函, 分析变周期采样系统的渐近稳定性.通过引入状态积分以及该积分与采样状 态的交叉项, 构造一个Lyapunov泛函, 利用最新报道的改进的Jensen不等式估计该Lyapunov泛函的导数, 导出 变周期采样系统的渐近稳定性结果.仿真结果表明, 所给出的稳定性结果具有较小的保守性.

摘要:针对多操纵面飞机气动效能的交叉耦合不确定性, 基于混合优化提出一种鲁棒控制分配策略.将交叉耦合效应描述为控制效能结构不确定性, 建立分配 误差最小的单目标鲁棒最小二乘控制分配模型, 给出等价线性矩阵不等式构型.进一步, 考虑操纵面偏转能量约束, 建立鲁棒混合优化控制分配模型, 以避免单目标 优化下操纵面易饱和的问题.仿真结果表明, 所提出的方法可容忍交叉耦合效应不确定性, 实现操纵面协调控制分配, 具有较好的鲁棒性.

摘要:针对GM(1,1)幂模型从离散的参数估计到连续的预测函数所产生的固有误差, 提出一种新的分数阶离散GM(1,1)幂模型, 并针对可能存在的病态性, 利用正则化算法替代最小二乘法估计部分参数以提高参数估计的精度; 为了提高模型的预测精度, 提出新的累加阶数及幂参数的确定方法. 对工业废水排放率及城市用水量两个实例的预测结果表明, 所提出的模型及确定参数的方法对于振荡时间序列有着很好的预测精度.

摘要:离散GM(1,1)模型建模时的病态性会导致模型的不稳定.运用向量的数乘和旋转变换研究离散GM(1,1)模型的 病态性问题, 发现离散GM(1,1)模型的病态性产生的原因与累加向量和全1向量的长度比值和夹角有关.运用数乘 和旋转变换将矩阵转化为良态矩阵, 用以解决离散GM(1,1)模型的病态性问题.算例结果表明, 向量变换是解决离散GM(1,1)模型 病态性的一种有效的方法.

摘要:提出一种基于火焰图像分析回转窑烧结工况的新方法. 针对现有方法难以提取具有区分性和鲁棒性局部形态特征的问题, 并考虑到各显著区域图像数据具有不同的统计特性, 首先采用卷积独立子空间分析网络的方法逐层学习复杂性递增的各显著区域局部形态特征; 然后采用单词包模型学习 各显著区域全局形态特征; 最后, 采用基于随机向量函数连接网络和模糊积分的方法设计集成分类器. 实验结果表明了所提出方法可以提高工况的识别精度.