摘要:针对一类具有输入、状态未建模动态和非线性输入的耦合系统,提出一种自适应神经网络控制方案.利用径向基函数神经网络逼近未知非线性连续函数;引入动态信号和正则化信号处理状态及输入未建模动态;通过引入非线性映射,将具有时变输出约束的严格反馈系统化为不含约束的严格反馈系统.最后,通过理论分析验证闭环系统中所有信号是半全局一致最终有界的,仿真结果进一步验证了所提出控制方案的有效性.

摘要:光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法以获取高精度的深度信息.首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息;然后用峰值比作为置信以加权融合两种算法获取的深度;最后,用具有结构一致性的交互结构联合滤波器对融合深度图进行滤波,得到高精度深度图.合成数据集和真实数据集的实验结果表明,与其他先进算法相比,所提出的算法获取的深度图精度更高、噪声更少、图像边缘保持效果更好.

摘要:应急资源运输是灾后应急响应中的一类重要行动.针对强地震后灾区物资供应和伤员转运需求,建立一个多周期应急运输调度模型,基于模型预测控制(MPC)的多周期滚动优化框架,提出相应的运输计划动态调整策略,以适应供应与需求等决策参数的预计不准确性和动态演变性.数值实验验证了所建运输调度模型及所提出动态调整框架的有效性.与传统基于多周期应急运输调度方法相比,所提出方法能够有效减少运输调度的不满足量,并能显著消除预测结果不准确性对不满足量的影响.

摘要:当前复杂外协环境中外协加工资源的分散性、多样性、动态性、组合性对制造企业的外协供应商评价提出了更高的要求,这使得传统的方法难以满足当前环境下外协供应商评价的需求.对此,提出一种基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型,以弥补多目标决策方法主观性太强、数学规划方法难以求解复杂问题以及经典神经网络方法的性能不稳定等缺陷.为验证模型的有效性,以某建材装备制造企业外协供应商评价问题实例进行实验分析,并与其他现有算法进行对比.结果表明,该决策模型能够针对当前复杂的外协环境客观高效地进行外协供应商评价决策,进一步减少对个人经验的依赖,降低供应商评价难度,减少供应链管理成本.

摘要:针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.

摘要:为了提高表贴式永磁同步电机的调速性能,提出一种基于新型锁相环(PLL)的转子位置估计方法.首先,针对表贴式永磁同步电机定子反电动势进行谐波分析,定义谐波成分在旋转坐标系下的表现形式;然后,为提高转子位置估计性能,针对特定谐波成分设计由自适应陷波器(ANF)和低通滤波器(LPF)串级组成的新型滤波器;最后,对新型PLL与同步旋转坐标系锁相环(SRF-PLL)进行对比仿真实验,实验结果表明,所提出的新型PLL不仅能保证较高的估计精度,而且具有较快的转子位置跟踪速度和较强的滤波性能.

摘要:从零售业纵向供应链管理入手,考虑由供应商、零售商和多个配送中心构成的城市物流协同配送网络,研究带有越库配送的多配送中心车辆路径问题.分析越库配送的实施要求和操作准则,将配送过程分为集货、送货阶段.应对产品种类多样化需求,设置集货过程车辆协同作业返回配送中心,送货过程需求可拆分的运作机制.以最小化车辆运输成本和操作成本为目标,建立多配送中心车辆路径问题优化模型.针对模型特性设计改进遗传算法进行求解.最后通过仿真实例验证模型的可行性和算法的有效性, 结果表明,越库配送模式能有效服务城市区域零售门店的及时供货,在配送时间和运输成本方面具有显著优势.

摘要:模糊角度(方向)和模糊长度是对运动模糊图像进行恢复处理的两个关键参数.针对通过运动模糊图像频谱图像的中心亮条纹获得模糊角度存在角度检测精度不高、角度检测范围受限制等缺陷,在分析Radon变换的数学原理和十字亮纹形成原因及其造成干扰的基础上,根据频谱图像的特点,提出采用模糊频谱图像的暗条纹获得运动模糊角度的方法:在获得频谱图像暗条纹的二值图像后,通过骨架化变换,缩小暗条纹宽度,再经过Radon变换获得模糊角度和模糊长度.实验结果表明,所提出的方法能避开频谱图像中十字亮线的干扰,提高模糊角度检测精度和稳定度,扩大角度检测范围,模糊角度的检测误差小于0.5$^\circ$,角度检测范围达$0^\circ \sim 180^\circ$,优于传统算法的效果

摘要:针对混沌系统故障容错同步问题进行研究,设计基于动态事件触发的同步控制器以实现混沌系统的故障容错同步.首先,针对系统中存在的故障环节构造故障容错的系统模型,在此基础上采用输入-状态稳定性(ISS)的方法,将控制器求解问题转化为求解所对应故障容错系统的稳定性问题;然后,通过构造Lyapunov函数给出混沌系统故障容错同步的充分条件,通过引入动态变量,使得所设计的触发条件可以根据系统的运行状态进行动态调整,在实现系统故障容错同步的同时,最大程度地降低网络的占用率;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

摘要:针对带精英策略的非支配排序遗传算法不能根据环境变化自适应地动态调整运行参数,难以实现对解空间的高效搜索,提出一种自适应的非支配排序遗传算法.所提出算法根据运行阶段、运行代数和当前临时种群非支配个体数动态调整进化个体的运行参数,通过提高进化算子的自适应能力使算法具有自适应性.经实验对比,所提出算法在收敛性、多样性两方面确有提升,可以有效提高原算法的搜索能力.

摘要:短期需水量预测是城市给水管网安全稳定运行的前提和保证.针对日需水量预测提出一种基于尖峰机制的自组织模糊神经网络(SSOFNN)模型.针对影响变量复杂多变的特点,采用主成分分析对原始数据进行降维处理,获取线性无关的主成分变量作为预测模型输入数据.SSOFNN模型根据尖峰强度和误差指标在训练过程中对隐含层神经元进行增长修剪,结合改进Leveberg-Marquardt算法简化参数更新过程中的计算过程,大大减少了计算量,能够获得紧凑的网络结构,且跟踪精度高,运行时间短,预测效果好.

摘要:针对目前已有的形式概念属性约简算法的不足(如属性约简的时间复杂度偏高、属性及属性值比较过程中存在冗余计算、存储开销大等问题),结合粒计算思想,提出基于属性分类的形式概念属性约简模型.首先,通过定义两个算子来划分属性之间分类关系;然后,由属性分类关系制定约简规则,并在此基础上提出基于属性分类的形式概念约简算法,该算法在保持目前最低时间复杂度不变的情况下,减少了冗余计算和存储开销,提高了属性约简的计算效率;最后,通过实例和仿真实验对基于属性分类关系的形式概念属性约简算法的有效性进行了验证.

摘要:将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

摘要:区间参数高维多目标优化问题是现实生活中常见的一类优化问题,但其有效的求解方法并不是很多.对此,利用集合的概念,提出一种求解此类问题的新方法.首先,利用衡量解集收敛性、分布性、多样性的3种性能指标将原优化问题降为3目标优化问题;其次,采用集合Pareto占优关系和不确定测度来区分转化后优化问题解的优劣;再次,设计自适应变化的交叉、变异概率以提高种群的全局和局部搜索能力;最后,利用4种基准函数优化问题,对所提出方法和对比方法进行测试.测试结果显示,除了收敛性,所提出方法得到的Pareto解集的不确定性、多样性、分布性均优于对比方法.

摘要:研究以最小化总加权完成时间为目标的可重入混合流水车间调度问题(RHFS-TWC),并构建问题的整数规划模型.根据模型的特点,设计基于二维矩阵组的调度解编码方案,结合NEH启发式算法确定工件初始加工顺序,生成高质量初始调度解群.为避免算法陷入早熟及扩大解的搜索空间,给出IGA的遗传参数自适应调整策略,最终形成NEH-IGA融合求解策略.针对不同规模问题分别用传统GA、基于遗传参数自适应调整的IGA、NEH启发式、NEH-IGA算法进行仿真测试,仿真结果表明NEH启发式和遗传参数自适应动态调整策略的引入有效改善了原有GA的求解能力,NEH-IGA算法在求解RHFS-TWC问题方面优势明显.

摘要:针对准则值为灰色异构数据的随机多准则决策问题,提出一种基于核和灰度的灰色随机多准则决策方法.首先给出扩展灰数的灰度和灰色异构数据集的定义;然后,遵循信息充分利用原则,结合灰色异构数据共有的特性,定义灰色异构数据的核向量和灰度向量,进而构造一致性系数几何平面模长排序法和相对折衷距离排序法.实例分析表明了所提出方法的有效性和合理性.

摘要:将相对公平关切和产品可再制造性设计同时纳入由一个制造商和一个再制造商构成的供应链中,构建外包和授权两种再制造合作模式下供应链的决策模型,研究制造商的再制造合作模式选择问题,分析最优再制造合作模式下再制造商相对公平关切和产品可再制造性设计对供应链生产定价决策及利润的影响,并设计相应的协调策略.研究结果表明:外包再制造是制造商的最优再制造合作模式;在外包再制造供应链中,再制造商的相对公平关切虽会降低制造商利润,但能提高供应链系统利润;产品可再制造性设计对再制造商总是有利的;外包价格契约能够实现外包再制造供应链的协调.

摘要:为提高政府对重大决策社会风险的治理能力,基于高阶Markov链理论,借助变权方法和集对分析方法,构建重大决策社会风险预测模型.首先,将重大决策前后的社会风险指标状态集组成集对;然后,利用指标变权计算不同时刻的集对联系度和状态转移概率矩阵,以克服传统常权无法反映指标值次序重要性的问题;最后,利用更接近客观实际的高阶Markov链预测集对联系度,并进行社会风险态势分析,其中Markov链的高阶系数根据状态转移概率矩阵间的相似度计算.以某市PX项目决策为例进行方法验证和比较,结果表明所构建模型与传统模型相比,可以更有效、准确地对重大决策社会风险进行预测.另外,通过实例研究发现,专家的风险态度对短期的分析和预测影响较大,而对长期的分析和预测影响较小.

摘要:针对传统群体评价方法大多未考虑被评价对象参与且评价信息分布相对单一的不足,提出一种新的信息具有正态分布特征的主客方协作式群体评价方法.首先,提出差异优势度来衡量评价者所给评价信息的优劣;其次,将差异优势度作为诱导变量对主客方评价信息进行聚类并确定密度加权向量;再次,提出二维诱导密度加权平均算子(TI-DWA)对主客方评价信息进行集结,从而得到最终评价结果;最后,通过一个算例来验证所提出方法的可行性与有效性.

摘要:以提高区间灰数预测模型的精度为目的,构建标准化区间灰数“白部序列”及“灰部序列”的无偏灰色预测模型,应用克莱姆法则研究该模型的参数估计方法,并推导出该模型的时间响应式及最终还原式.最后,将该模型应用于城市外来工数量的模拟及预测,并将结果与既有方法进行比较.结果显示,新构建的灰色模型性能优于传统的区间灰数预测模型.该研究成果对丰富和完善区间灰数预测模型方法体系具有积极意义.

摘要:飞行员的疲劳状态识别具有重要的研究意义和应用价值.针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种新的基于脑电信号的飞行员疲劳状态识别深度学习模型.在对飞行员的脑电信号进行滤波分解的基础上,提取delta波(0.5sim4Hz)、theta波(5sim8Hz)、alpha波(7sim14Hz)和beta波(14sim30Hz),将其重组信号作为深度收缩稀疏自编码网络-Softmax模型的输入向量,用以对飞行员疲劳状态的识别,所得到的实验结果与深度自编码网络-Softmax模型和传统方法PCA-Softmax模型识别结果进行比较,结果表明所建立的深度学习模型具有很好的分类效果,分类准确率可达91.67%,且学习所得的特征稳定性好,验证了所提模型具有稳定性和重复验证性.

摘要:为了进一步提升群集的运动灵活性和环境适应性,提出一种基于预测机制的自组织分裂/融合控制方法.通过赋予个体一定的“预测智能”,使其可以利用历史信息对邻居的未来状态进行预测;进而结合刺激信息在群内的传播规律,设计包含预测信息的群集自组织分裂/融合协同控制方法,实现群集的自发编队融合以及在外部刺激下的应激分裂运动.仿真结果表明,所提出的方法可以显著增强群集的“预见”能力,使其不仅能够获得优良的组群性能, 而且在进行分群机动时也更为灵活高效.

摘要:发动机系统中的电子节气门是一种典型的非线性控制对象,特别是节气门运动过程中的弹簧扭矩和摩擦阻力十分复杂,其数学模型很难精确建立,参数不易获取.针对电子节气门的非线性因素,提出一种内模控制器的设计方法.首先分析电子节气门系统的数学模型,在Matlab/Simulink仿真平台上对模型的有效性进行验证,进而以内模控制结构为基础,建立电子节气门复域模型,分析系统的非线性干扰,设计针对时变参数的内模控制器.仿真结果显示,在模型较精确的情况下,内模控制器具有优于传统PID和一般滑模控制的控制性能,而在模型失配的情况下,内模控制器的鲁棒性能够保证它的控制性能仍然优于传统PID.在所提出的内模控制器设计方法中,前馈滤波器的设计并未用到任何系统参数,但仍然能够保证理想的稳态响应和扰动响应,因此所提出方法相比于很多针对具体模型的控制策略,具有更好的实用价值.

摘要:电力系统是典型的非线性系统,当电力系统遭受周期性负荷扰动时,只要周期性负荷的幅值满足一定条件,就可能诱发混沌振荡.电力系统中的混沌振荡可能导致电压崩溃,严重危害系统的稳定与运行安全.鉴于此,针对四阶电力系统,基于有限时间稳定原理,设计一种反馈控制器,对系统发生的混沌进行控制.数值仿真分析表明,所设计的控制器能够有效地对电力系统发生的混沌进行控制,并且对外在干扰和系统参数具有很强的鲁棒性,当减小所设计的控制律中的指数参数,或者增大其余任意控制律参数时,系统恢复到目标平衡态所需的时间都将减少.

摘要:针对已有扩频码估计方法计算复杂度高的问题,提出一种基于平均内积和相关判决函数的扩频码估计方法.首先采用窗长为伪码周期的滑动窗函数将信号划分为不重叠数据段,以各分段数据为行向量依次排列构造数据矩阵,并根据不同起始点条件下分段后所对应矩阵平均内积的最大值确定伪码同步起始点;然后在实现伪码同步的基础上,利用相关判决函数估计出伪码序列各码元与第1个码元之间的符号关系,从而实现伪码序列的盲估计;最后通过理论推导说明所提方法的有效性,并在相同的实验条件下分别给出该方法与基于特征分解、三阶相关的常见方法在扩频码估计的性能和计算量上的仿真对比.实验数据表明,在SNR\geqslant3$时,所提出的相关判决函数法可以得到准确的估计,且计算量相比特征分解、三阶相关法也大大降低了.

摘要:研究质量控制和各成员均损失规避背景下的供应链协调问题,应用损失规避效应函数刻画制造商和零售商的损失规避行为,通过分析比较分散决策和集中决策两种模式下的最优策略,引入批发价格-质量成本分担契约构建供应链协调模型,研究表明,该契约能够使质量控制与损失规避背景下的供应链实现协调.通过算例对损失规避程度、产品合格率和销售价格等参数进行灵敏度分析,揭示了损失规避和质量控制等因素与最优产品质量水平、最优订货量以及供应链效用之间的关系.