基于合作仲裁求解分布式约束优化问题的研究

MAS中许多分布式推理问题都可以建模为分布式约束优化问题(DCOP).在这里,我们把分布式会议调度DMS(Dis-tributed Meeting Scheduling)问题映射为DCOP,基于合作仲裁进行求解,并把结果与另一个DCOP算法比较.考虑到完全解决方案的时间复杂性,我们把局部约束图转换为伪树,加速了搜索速度,从而在较短的时间找到最优解决方案.     

低密度脑电自适应去噪方法

便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难。脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散。本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分。仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因。结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑电去噪,不需要设定特定噪声相关的特征参数,能够自适应地去除多种类型噪声同时有效保留脑活动成分,具有优良的性能和实用性。     

融合多向学习的混沌麻雀搜索算法

对于原始麻雀搜索算法（SSA）在迭代过程中表现出的种群多样性减小,易陷入局部最优等问题,提出一种融合多向学习的混沌麻雀搜索算法（MSSA）。利用Hénon混沌映射初始化种群,增加麻雀种群的多样性,扩大可行解的搜索范围,为全局寻优奠定基础;采用多向学习策略增加麻雀跟随者探索未知领域的机会,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;当算法陷入局部最优时,引用遗传算法中的变异策略依据动态的变异概率对当前最优个体进行扰动变异;将MSSA算法应用到无线传感器网络节点覆盖优化问题。数值实验结果与Wilcoxon秩和检验结果均表明MSSA算法在收敛精度与收敛速度等方面具有更明显的优势。     

吊车钢丝绳非线性谐振建模及消谐控制

对于欠驱动吊车而言, 已有的方法都只考虑如何消除摆角. 然而当钢丝绳的摆角很小时, 钢丝绳上可能仍 然会存在严重的谐振. 针对吊车的消谐问题, 本文率先提出了一种基于钢丝绳–电机轴的非线性谐振力矩模型. 具体而言, 先利用振动力学的方法, 建立了非线性谐振力矩模型, 该模型可以将钢丝绳上的非线性谐振力矩归算到电机轴上, 然后通过电机控制器调节电机的输出力矩, 使得电机输出的基波主力矩上叠加一个大小相等方向相反的非线 性谐振力矩, 以达到消除钢丝绳上的谐振力矩的目的. 最后通过Simulink仿真和实验证明该方法具有良好的控制性 能, 不仅可以有效消除钢丝绳上的谐振, 并且能进一步减小摆角.     

基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

蓄热式加热炉的空燃比控制

针对蓄热式加热炉具有多变量、时变、非线性、耦合、大惯性和纯滞后等特点,当前时于蓄热式加热炉的空燃比控制主要还是人工操作完成的问题,通过对蓄热式加热炉空燃比变化这一复杂的工业过程的分析,提出了一种蓄热式加热炉空燃比控制方法,设计了一个基于智能的空燃比控制系统.用无辨识自适应方法预测热值,用模糊神经网络预测烟气残氧量,解决...     

基于完全图的能量高效可靠分簇算法

在采用多跳通信方式的分簇无线传感器网络中,接近sink点的簇头负担较重,容易过早耗尽能量而失效,引起大量簇重组。针对该问题,基于完全图理论提出一种能量高效可靠分簇算法以均衡簇间负载,设计动态簇头轮换机制来实现快速簇头选举和故障处理。仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期、节约网络能耗、提高网络可靠性。     

一种不平衡数据渐进学习算法

针对不平衡数据学习问题,提出一种采用渐进学习方式的分类算法。根据属性值域分布,逐步添加合成少数类样例,并在阶段分类器出现误分时,及时删除被误分的合成样例。当数据达到预期的平衡程度时,用原始数据和合成数据训练学习算法,得到最终分类器。实验结果表明,该算法优于C4.5算法,并在多数数据集上优于SMOTEBoost和DataBoost-IM。     

基于帧间差分的足球球员检测算法

针对帧间差分法不能很好应用于变化场景的缺陷,提出了一种改进的帧间差分法,通过边缘提取、区域补偿等操作将该方法应用到足球视频中,对球员进行有效的检测.该方法首先利用颜色空间统计信息反投影技术得到运动场地,利用球场的主色对球场边缘进行补色,区域补偿,得到固定场景.利用帧间差分法检测球员,最后通过对球员候选区域的颜色信息与模板直方图匹配,达到对球员的队属辨别的目的.实验结果表明,该方法检测效果很好且具鲁棒性.