基于GMM核的LS-SVM真核启动子模型

由于真核启动子DNA序列结构复杂、数据量巨大,启动子序列辨识一直是一个难点。首先对真核启动子序列寡核苷酸位置分布特征进行高斯混合模型建模,能够将出现频率少但重要的基序提取出来。并将高斯混合模型作为真核启动子最小二乘支持向量机分类器中的核函数,将最小二乘支持向量机模型简化为最小二乘模型,计算量减少。辨识结果表明,该算法的辨识精度优于贝叶斯辨识算法,和RBF核LS-SVM相比,辨识精度基本相同,建模时间略有缩短。     

基于深度学习的智能表面毫米波MIMO信道估计

研究了一个基于深度学习的大型智能表面(Large Intelligent Surface, LIS)毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统。为了克服波长和阵列间距相差较大的信号传输问题,传统的均匀线性阵列(Uniform Linear Array, ULA)被替代为均匀平面阵列(Uniform Planar Array, UPA)。提出了一种基于改进的双卷积神经网络——ChannelNet的信道估计方法。采用最小二乘(Least Squares, LS)算法获取初始化的信道信息,使用ChannelNet获得更高精度的信道信息,并重点探究了在UPA结构下的表现。通过与LS算法和多层感知器算法进行比较。结果表明,该算法在信道估计精度和效率方面均优于以上2种算法,且使用UPA结构的ChannelNet算法相对于使用ULA结构的表现更好。该方法在毫米波MIMO信道估计方面具有更好的性能。     

基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析

目前检测矿浆品位相对准确的方法是传统化学分析,但周期长、有滞后性,无法实现在线检测。实验利用激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)在线、原位、快速等优点,分析了铁矿选矿过程尾矿浆中铁元素的品位值。由于LIBS采集到的光谱数据中存在大量对成分分析无用的冗余信息,进而增加了建模复杂程度,导致建立的模型精确度不够、泛化能力不强。因此,在偏最小二乘(PLS)模型基础上,提出了基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型。实验结果表明,与传统的PLS模型相比,基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型在分析精度上得到了明显改善,测试样品的决定系数R²从0.52提高到0.90,测试样本的平均绝对误差(MAEP)从2.87%下降到1.38%,总样本的平均绝对误差(MAE)从1.0%下降到0.60%。     

生物柴油生产过程的模型预测控制

为了解决生物柴油生产过程中所具有的多步化学反应,复杂的能量和物料守恒以及强非线性对控制器设计的不利影响,本研究在经过验证的动力学模型基础上,采用模型预测控制算法进行仿真研究,给出了相应的实验结果,仿真结果证明模型预测控制算法应用在生物柴油生产过程是可行的。     

非线性辅助内模控制（NAIMC）系统研究

本文提出一种新的非线性内模控制结构，它能适应非线性过程包含非最小相位和／或纯滞后特性时的控制器设计，这种新方法被用于化学反应器的控制，并通过数据仿真说明了其在伺服法，抗干扰能力和鲁棒性等方面的特点。     

增强操作工况识别可靠性的概率PLS-ELM方法

针对分类阈值任意给定和临近边界区域操作工况识别可靠性低问题,提出基于贝叶斯理论的概率偏最小二乘极限学习机（p-PLS-ELM)分类算法.偏最小二乘被嵌入到极限学习机框架内,通过提取隐含层正交潜在变量,避免共线性引起输出权值系数不稳定,降低输出预报值的不确定性,改善分类编码输出预报模型的鲁棒性和稳定性.应用非线性最小二乘方法估计每类条件概率密度函数的参数,结合概率密度函数和贝叶斯定理,计算每类输出预报值后验概率作为分类可靠性测度.采用该方法在某污水处理厂进行实验验证.实验结果表明,基于概率PLS-ELM方法的污水处理操作工况识别可靠性和准确性相对优于PLS-ELM方法.     

四容水箱过程预测控制

针对四容水箱系统的多变量、大时滞、非线性及强耦合等特性,首先设计模型预测控制(MPC)策略,由于采用了多步预估技术,从而能有效地解决时延过程问题。然后设计隐式广义预测自校正控制(GPC)策略,利用反馈校正能及时修正预测值,使优化建立在较准确的预测基础上,从而提高了控制的鲁棒性。在建立四容水箱过程机理模型的基础上,通过仿真验证实现四容水箱液位预测控制,并给出了相应的实验结果。仿真结果表明:通过预测控制算法良好的控制性能,可以实现对四容水箱系统的稳定控制。     

基于消息驱动的多任务操作机制在单片机系统中的应用

根据智能单片机系统的发展状况，提出一种新型的基于实时多任务机制的单片机系统程序结构。在分别介绍基于时间片轮转调度算法及优先级调度算法的实时多任务机制，在单片机系统中实现方法的同时，简介了两种算法的特点及应用范围，给出优先级调度算法的应用实例。