摘要:随着信息技术的快速发展,各领域的数据正以前所未有的速度产生并被广泛收集和存储,如何实现数据的智能化处理从而利用数据中蕴含的有价值信息已成为理论和应用的研究热点.数据分类作为一种基础的数据处理方法,已广泛应用于数据的智能化处理.传统分类方法通常假设数据类别分布均衡且错分代价相等,然而,现实中的数据通常具有不平衡特性,即某一类的样本数量要小于其他类的样本数量,且少数类具有更高错分代价.当利用传统的分类算法处理不平衡数据时,由于多数类和少数类在数量上的倾斜,以总体分类精度最大为目标会使得分类模型偏向于多数类而忽略少数类,造成少数类的分类精度较低.如何针对不平衡数据分类问题设计分类算法,同时保证不平衡数据中多数类与少数类的分类精度,已成为机器学习领域的研究热点,并相继出现了一系列优秀的不平衡数据分类方法.鉴于此,对现有的不平衡数据分类方法给出较为全面的梳理,从数据预处理层面、特征层面和分类算法层面总结和比较现有的不平衡数据分类方法,并结合当下机器学习的研究热点,探讨不平衡数据分类方法存在的挑战.最后展望不平衡数据分类未来的研究方向.

摘要:针对存在运输空间约束的多单元协作调度问题,提出合理的运输模式,建立非线性整数规划模型,对问题进行描述.通过拍卖的方式,将设备资源和运输资源分配给每一个工件,得到问题的可行解,并基于改进的(非)连通图对可行解进一步优化.通过拍卖方式,可以恰当地针对不同时间段的资源进行价值评估,从而提高资源的利用率,减少总的生产时间.拍卖过程分为两部分:车辆资源拍卖和设备资源拍卖.在整个拍卖过程中,车辆和设备分别扮演拍卖者,每个工件扮演竞拍者.通过对比实验,验证了所提出运输模式的合理性以及算法的有效性.

摘要:对带有生产准备时间和缓冲区故障且生产时间服从任意分布的多产品生产系统进行分析,通过构建系统状态向量,建立其离散时间马尔可夫链模型.根据多产品生产系统的工作过程对系统状态向量分4种情况进行讨论,计算出系统的状态转移矩阵;在计算系统稳态向量的基础上获得系统生产率的计算流程.根据所建立的模型,对参数对称且可生产两种产品的多产品生产系统进行详细求解,给出其系统生产率的计算过程,通过Matlab进行数学实验,分析总结出缓冲区的无故障率、产品到达率、生产准备时间、服务率及其变异系数对系统生产率的影响.

摘要:针对一类存在状态时滞的仿射线性参数变量系统,讨论在反馈控制律中引入时滞项的一类有记忆状态反馈控制器的设计问题.首先,通过构造参数依赖的李雅谱诺夫泛函得到使闭环系统仿射参数二次稳定且满足_∞性能指标的时滞依赖条件,并将有记忆状态反馈控制器的设计方法转化为线性矩阵不等式约束下的凸优化问题;然后,由求解凸优化问题得到有记忆状态反馈控制器的增益.数值算例表明,与无记忆状态反馈控制器相比,所设计的有记忆状态反馈_∞控制器具有更好的抗干扰性能,同时能够有效降低时滞对系统的影响.最后,将所设计的控制器应用到铣床铣削过程的振动控制中,验证了有记忆状态反馈_∞控制器在物理实例中应用的可行性.

摘要:主动学习是机器学习领域研究的热点之一,旨在解决样本无标签问题.将三支决策的思想应用到主动学习中,通过引入决策函数,并基于无标签样本的不确定性,将无标签样本划分为3个不同的域:正域、负域、边界域.针对不同区域的样本进行相应处理,提出一种基于三支决策理论的主动学习方法(TWD{_

摘要:针对一类互联非线性系统,提出一种分布式故障估计观测器设计方法.首先,将状态向量和故障向量进行增广设计,得出等价的增广互联系统;其次,利用互联子系统之间的耦合信息,设计包含关联子系统估计信息的分布式故障估计观测器,用于在线实时估计子系统中出现的故障;再次,提出基于$H_\infty$性能和$L_2-L_\infty$性能的方法求解观测器增益矩阵;最后,通过一个仿真实验表明所提出方法的可行性和有效性.

摘要:针对存在模型不确定性、外界干扰力矩和执行器性能受限等约束条件下的刚体航天器姿态跟踪控制问题进行研究,并基于滑模控制、反步控制、自适应控制、辅助系统和动态面控制等方法设计相应的鲁棒姿态跟踪控制算法.利用自适应控制实现了对具有多项式形式上界函数的系统未知不确定性进行在线估计和补偿;通过建立描述执行器动态特性的低通滤波模型,并结合辅助系统方法,以确保执行器输出控制力矩的幅值及其变化率均满足一定的饱和约束;通过引入动态面控制法,避免期望虚拟控制信号的一阶导数项直接出现在控制器中,简化了闭环姿态跟踪控制器的设计形式.最后,通过数值仿真验证了所提出控制算法的有效性和可行性.

摘要:面向平板导电结构不同深度缺陷检测需求,针对脉冲涡流和超声单一检测方法能力受限,即脉冲涡流对深层缺陷检测能力降低与超声对表面和近表面缺陷检测效果不佳的问题,提出利用两传感器信息互补的Dempster-Shafter(D-S)证据理论复合检测方法.针对脉冲涡流和超声两种检测方式适用检测区域不同而引起的证据冲突问题,研究加权分配方法加以解决.对于单传感器检测过程中可能存在误报情况的问题,研究将实际误报率考虑在内的贝叶斯推理方法以求得单一传感器检测结果的基本概率分配函数并作为D-S证据.将带有不同深度缺陷的平板导电结构作为实验对象,通过单一传感器检测、贝叶斯估计、D-S证据理论方法进行不同深度位置的缺陷检测,结果表明,使用引入加权分配的D-S证据推理方法时,缺陷检测准确性和检测范围均有所提高.

摘要:针对随机装配线混流调度问题,分析作业时间随机波动对调度优化目标的影响,提出描述随机作业时间下工位闲置时间和超载时间有效数学期望的概念,并基于此构建以工位负荷均衡指数为优化目标的随机作业时间条件下的装配线混流调度优化模型.在标准烟花算法中引入精英策略、变邻域搜索等技术,设计一种改进烟花算法对模型进行求解,并结合测试算例和生产实例对随机装配线混流调度模型及求解算法进行验证,求解结果表明了模型和算法的有效性.

摘要:针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.

摘要:多源信息融合故障诊断方法可以有效提高设备故障的确诊率,但同时需要使用由不同传感器获取的多种故障特征数据.此时若将所有特征的数据用于诊断,则计算量过大,诊断的实时性差.对此,将证据理论与粗糙集相结合,提出基于信度区间的属性约简定理及相应的故障特征(属性)约简方法,力图利用约简后的重要特征进行快速诊断.利用随机模糊变量和K均值对特征数据进行离散化处理,通过压缩二进制矩阵获取核属性,再将属性的信度区间大小作为迭代约简过程中属性的选取标准,向核属性中添加重要属性,最终获得属性约简结果.最后进行电机转子的特征融合诊断实验,通过与经典的粗糙集简约方法对比验证所提出方法的有效性.

摘要:为了克服传统小生境(Niching)策略中的参数设置难题,提出一种求解旅行商问题的进化多目标优化方法:建立以路径长度和平均离群距离为目标的双目标优化模型,利用改进非支配排序遗传算法(NSGAII)进行求解.为了在全局探索能力与局部开发能力之间保持平衡,算法中采用一种使路径长度相同的可行解互不占优的评价策略,并通过一种新的离散差分进化算子和简化的2-Opt策略生成候选解.与已有算法的数值试验结果比较表明,求解旅行商问题(TSP)的改进非支配排序遗传算法(NSGAII-TSP)能够更好地保持种群多样性,从而克服局部最优解的吸引并具有更鲁棒的全局探索能力.通过借助特殊的个体评价策略,所提出的算法可以更好地进行全局优化,甚至同时得到多个全局最优解.

摘要:针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度不高的问题,提出一种基于排序选择和精英引导的改进人工蜂群算法.分析观察蜂概率选择方法在适应值变化时对于精英个体优选的不足,提出一种排序选择方法,用以替代概率选择方法,从而提高算法的收敛速度.利用精英个体对搜索的引导作用,分别提出针对采蜜蜂和观察蜂的改进邻域搜索方程,从而提高算法的搜索效率.与其他人工蜂群算法的对比结果表明,所提出的改进方法能够有效提升算法的收敛速度和收敛精度.

摘要:针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模型,且辨识模型中参数向量为稀疏向量;然后,基于辅助模型思想和正交匹配追踪算法,在每次迭代过程中,对参数向量和辅助模型的输出进行交互估计,即利用正交匹配追踪算法获得参数向量的估计,再利用参数估计值计算辅助模型的输出,并用辅助模型的输出值代替信息向量中的不可测信息项以更新参数估计;最后,根据参数向量的稀疏特征,获得系统的时滞估计.所提出算法可以利用少量的采样数据信息同时获得系统参数和时滞的估计值.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

摘要:面向空间交会对接和停靠的任务需求,将航天器相对制导控制系统视为离散时间控制系统.利用系统状态转移模型外推预测相对运动状态偏差,在每个控制周期中推力恒定的假设下,根据轨控作用对系统状态的影响规律,采用广义逆方法反演得到交会对接制导控制序列.对时间约束下的基于空间相对运动状态转移预测与反演的相对制导控制律进行设计,讨论该方法在实际应用中的一些特点.预测与反演制导控制中的控制输出直接表示为轨控加速度,更符合工程实际情况.近圆轨道的交会对接仿真结果表明,所提出的方法能够实现精度更高、更为柔顺平滑的交会对接,在轨控速度增量和推力器输出上也具有更好的工程适用性.

摘要:工业无线传感器网络(IWSN)可以为控制系统提供无线通信,然而,工业环境和攻击引发的数据包丢失等问题会显著降低IWSN控制系统的性能,甚至会破坏整个系统的稳定性.对此,采用构造通信数据路由的安全路径以降低丢包率与改进的PID控制器进行丢包补偿的组合方案,减小攻击对IWSN控制系统稳定性的影响.在OPNET和Simulink/TrueTime平台进行联合仿真实验,以倒立摆作为被控对象,模拟控制系统在具有不同攻击节点数目的IWSN中的系统稳定性能.仿真结果表明,安全路由路径和改进的PID控制器能够极大地提高控制系统的稳定性.

摘要:微动开关是轨道车辆司控器常用的开关设备,对其健康状态评估是保证轨道车辆运行安全的前提.针对司控器微动开关数据样本少、诊断信号具有波动性和非线性、健康状态评估困难等问题,提出一种基于置信规则库专家系统(BRB)的司控器开关量健康状态评估方法.首先,分析微动开关失效机理与故障特征的关系;然后,采用置信规则库将定性知识与定量信息有效结合,采用证据推理(ER)算法进行知识推理,并对所建立的模型初始参数进行优化,得到最优的参数集合,从而提高轨道车辆微动开关健康状态评估的准确性.通过对模型训练及测试,所得结果表明,所提出的方法能准确地评估微动开关状态,便于早期发现故障、跟踪故障发展趋势和及时更换失效部件.

摘要:针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊数排序模型.首先,根据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重;然后,通过逼近理想解排序法衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,得出单时刻的目标威胁排序;最后,利用泊松分布逆形式构建时间序列权重,从而融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序.仿真结果表明,所提出的算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强、可靠性高.

摘要:非线性自抗扰控制器耦合参数多,常规经验整定法难以获得最优参数,以至于影响控制器的控制精度.单一机制的优化算法整定出的自抗扰参数均可能是局部最优解,不能有效提高自抗扰控制器的控制精度.针对此问题, 提出一种基于改进鲨鱼优化算法的自抗扰控制器参数优化设计方法.为解决基本鲨鱼优化算法易陷入局部最优解、算法后期收敛速度慢的问题,提出混合交叉变异策略与双种群协同机制,以ITAE指标为自抗扰控制器参数选择的优化目标,并以二自由度机械臂为例进行仿真验证.结果表明,优化后的自抗扰控制器具有更小的超调量和更高的控制精度,在加入外界干扰后,控制器可以很快抑制干扰,具有很好的抗干扰能力,改进后的鲨鱼优化算法可以用于复杂非线性系统自抗扰控制器的参数优化.

摘要:犹豫模糊软集结合了Torra(2010)的犹豫模糊集理论和Molodtsov(1999)的软集理论.鉴于相关系数是数据分析中应用最广泛的指标之一,提出一种犹豫模糊软集相关系数,同时给出犹豫模糊软集的平均值和方差的定义,基于这些概念给出犹豫模糊软集相关系数的计算公式.新的犹豫模糊软集相关系数的值在区间[$-1,1$]上,而不是[$0,1$]上,这与统计学中经典相关系数一致,因此克服了已有犹豫模糊软集相关系数中存在的缺陷.为了提升其应用的广泛性,提出犹豫模糊软集加权相关系数的概念.最后,通过医院评估的实例验证所提出的犹豫模糊软集相关系数的适用性和有效性.

摘要:针对Markov过程和虚拟役龄方法难以全面描述系统不完全维修的问题,构建基于准更新过程的串联系统可用度分析模型,提出平均故障间隔时间和平均维修间隔时间确定方法;引入运行时间缩减因子、维修时间增长因子描述考虑老化因素的不完全维修过程,确定系统可用度指标确定方法;根据单位时间维修成本、系统平均运行时间约束条件,确定系统在不同指标下的不完全维修次数.以某控制系统为例,应用传统方法验证不完全维修条件下可用度确定方法的有效性,并以维修成本、运行时间为约束确定不同条件下的不完全维修次数,为维修决策制定提供理论指导.

摘要:针对现实经济管理决策环境与条件具有模糊性的特点,着重研究一类联盟特征(或支付)值为梯形模糊数的合作对策,提出一种求解梯形模糊数合作对策的最小平方优化方法.利用梯形模糊数距离(平方)概念和最小平方法,建立最小化局中人联盟分配和支付值差值平方和的优化模型,根据模型推导出联盟成员梯形模糊数分配值的解析公式,探讨该最小平方解的重要性质.设计一种新的理论优化模型以避免传统梯形模糊数减法导致的计算结果不确定性扩大等问题,为求解梯形模糊数合作对策提供一种新的实践工具与参考思路.

摘要:研究政府奖惩机制下闭环供应链的成本共担-利润共享契约,分别建立集中式决策情形和分散式决策情形下的奖惩机制下有无成本共担-利润共享契约的闭环供应链决策模型.研究表明:随着政府奖惩力度的提高,产品的零售价降低,回购价、回收率和回收商的利润均提高,但制造商的利润与目标回收率有关;随着回收商成本共担比例和分享利润比例的提高,零售价提高,但总小于无契约的情形,回收率降低,但总大于无契约的情形;回购价随着回收商成本共担比例的提高而提高,随着其利润分享比例的提高而降低;制造商总能从成本共担-利润共享契约中获益,而当成本共担比例适中、利润共享比例较大时,回收商才愿意接受该契约,此时,成本共担-利润共享契约生效且能够协调闭环供应链.

摘要:最短路径的选择是图论中的经典问题之一.复杂环境中对象之间的关系通常具有模糊性、犹豫性、不确定性和不一致性,而中智集是元素的真实程度、不确定程度及谬误程度的集合,更有能力捕捉不完全信息.基于此,基于中智集理论和图理论的中智图最短路径选择成为一个关键问题.针对边长表述为梯形模糊中智数的中智图最短路径求解问题,提出一种扩展的动态规划求解方法.利用基于梯形模糊中智数的得分函数和精确函数来比较路径长度,并给出扩展的动态规划求解最短路径方法,从而得到最短路径和最短路径长度.最后,通过两个算例验证此方法的可行性,通过与Dijkstra算法对比分析说明所提出方法的合理性和有效性,并且分析了采用不同排序方法对中智图最短路径选择的影响.

摘要:针对概率犹豫模糊元的多个隶属度和其概率各不相同的特点,提出基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法.首先,定义3种新的概率犹豫模糊熵:模糊熵、犹豫熵和总熵,以分别测量概率犹豫模糊元的模糊性、犹豫性和整体不确定性;然后给出3种熵测度的公理化定义和表达式;最后,根据概率犹豫模糊元的3种熵,构建能够解决属性权重完全未知的多属性决策模型,并通过案例和对比分析验证所提模型的有效性和合理性.

摘要:针对以往应急决策大多依靠部门专家而忽略公众参与的问题,提出一种新的多部门大群体应急决策方法,将公众引入应急决策中.首先,各部门专家给出方案指标值,公众给出指标偏好值,各部门根据top $ N $规则对公众进行筛选;其次,利用偏好逻辑评分(LSP)方法将方案指标值与指标偏好值相融合,得到方案总得分;再次,引入双论域上的决策粗糙集理论,将部门专家给出的方案损失值与方案总得分相结合,根据决策规则选出正域上的方案集,对突发事件进行响应;最后,通过算例分析与对比验证所提出方法的有效性.

摘要:考虑满足匹配条件的不确定离散系统,提出一种改进扰动补偿趋近律滑模控制算法,分析准滑动模态的动态特性.为了减小准滑模域带宽,重新将扰动变化率定义为二阶扰动差分;同时,引入饱和函数,通过设置适当的边界层厚度,使得系统准滑模域带宽达到$O(T^3)$量级且无稳态抖振,从而提高系统的控制精度;最后通过仿真实验验证所提出算法的有效性.

摘要:针对控制力矩陀螺框架伺服系统中存在的摩擦非线性及不确定性等问题,提出一种基于终端滑模的有限时间自适应鲁棒控制律,确保闭环控制系统跟踪误差能够在有限时间内快速收敛到包含原点在内的任意小邻域内.通过对不确定参数的在线估计提高系统对参数变化的鲁棒性,并抑制外部干扰及摩擦非线性带来的不利影响.采用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统的稳定性进行分析并证明.通过对陀螺框架伺服控制系统进行仿真来验证所提出的控制律的有效性.

摘要:针对一类离散时变多智能体系统,通过引入虚拟领导者产生期望轨迹的方法,将虚拟领导者和所有智能体组成固定的拓扑结构,在此基础上,提出一种离散时间迭代学习控制算法.该算法对多智能体系统中的每个智能体都设计一个控制器,各控制器都是利用上一次迭代时,该智能体与虚拟领导者之间的跟踪误差和该智能体与相邻智能体之间的跟踪误差,通过拓扑结构中通信权值的组合不断修正上一次的控制律,从而获得理想控制律.同时,基于范数理论严格证明所提出算法的收敛性,并给出算法在$\lambda$-范数意义下的收敛条件.该算法能够使离散时变多智能体的输出随着迭代次数的增加在有限时间区间内完全跟踪期望轨迹.理论分析和仿真结果都表明了所提出算法的有效性.