基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略

针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本（机组发电成本和补贴成本）为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。     

基于克隆选择算法的非线性优化迭代学习控制

为实现对模型不确定的有约束非线性系统在特定时间域上输出轨迹的有效跟踪,将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题。提出基于克隆选择算法的非线性优化迭代学习控制。在每次迭代运算后,一个克隆选择算法用于求解下次迭代运算中的最优输入,另一个克隆选择算法用于修正系统参考模型。仿真结果表明,该方法比GA-ILC具有更快的收敛速度,能够有效处理输入上的约束以及模型不确定问题,通过少数几次迭代学习就能取得满意的跟踪效果。     

一种SPA集转化Fuzzy集的新方法

结合SPA集,Vague集及Fuzzy集理论分析,在此基础上提出了一种基于SPA集向Fuzzy集转化的新方法,给出了SPA集转化Fuzzy集的相关准则及证明。通过示例验证了该算法的有效性与合理性。     

热处理对化学沉积Ni-P、Ni-Co-P合金组织及耐蚀性能的影响

研究了热处理对化学沉积Ｎｉ－Ｐ、Ｎｉ－Ｃｏ－Ｐ合金镀层的组织结构、显微硬度、常温静态腐蚀性能和热溶液腐蚀性能的影响。结果表明，Ｎｉ－Ｃｏ－Ｐ合金镀层的显微硬度高于Ｎｉ－Ｐ合金镀层；Ｎｉ－Ｃｏ－Ｐ合金镀层的耐热溶液腐蚀性能及４００℃热处理后的常温静态腐蚀性能均优于Ｎｉ－Ｐ合金。     

数据库安全审计系统的设计与实现

数据库安全审计是快速识别和发现非法行为,分析数据库安全事故的重要手段,因此数据库安全审计有着重要的现实意义。该文提出了基于旁路监听的Oracle数据库安全审计系统,首先阐述系统的总体框架,然后论述了审计数据的采集,对审计数据的处理和系统日志的安全审计,最后介绍相关系统的实验。     

提高OFDM系统传输速率的方法研究

在经典的正交频分复用(OFDM)系统中,为了消除码间串扰并保证子载波之间的正交性,信号中加入了循环前缀(CP),为了恢复信号,发送端插入了频域导频,从而降低了系统的数据传输速率。提出了一种利用固定时域导频来取代CP和频域导频的方法。通过对该系统的仿真结果表明,该方法在保证系统性能基本不变的情况下,信道估计结果能够达到较高的精度,误码率也接近经典的OFDM无线通信系统,比经典方法可以提高数据传输效率近10%。     

抽油杆锻造感应加热过程中的过烧及温度自动控制

针对抽油杆锻造感应加热中的过烧问题，研究并开发出中频感应加热温度的全自动控制系统，经现场使用，效果良好。     

多级中文文本情感分类算法研究

针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点。实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大。     

一种改进的抗几何攻击彩色图像水印算法

提出一种基于加速鲁棒性特征算法（Speed-Up Robust Features,SURF）的抗几何攻击彩色图像水印算法。首先,在彩色图像中的红色分量中检测SURF特征点,并且生成SURF特征描述算子。然后,利用二级离散小波变换（Discrete Wave-let Transform,DWT）得到图像蓝色以及绿色分量的低频信息,并对其进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）。最后将经过一级小波变换后的水印图像对应嵌入彩色图像蓝色分量和绿色分量的低频区域之中。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

P型迭代学习控制在振动主动控制的应用

振动主动控制主要目的就是利用有效的控制方法达到振动的抑制,尽量减少有害的振动.研究了P型迭代学习控制算法的收敛性,并且针对周期性震动源,探讨了将该算法在振动主动控制中应用.对2-自由度质量弹簧阻尼系统进行仿真实验,结果表明,该算法具有更为良好的性能,特别在低频下,能在较短的时间内使得系统位移为零,达到减震的效果.