基于混合选择的多目标进化算法及其在优化设计问题中的应用

为解决实际工程中复杂的多目标优化设计问题,提出一种基于混合选择的多目标进化算法(HSMEA)。该算法首先采用融合角度与距离的动态选择策略对个体进行划分,随后采用基于两种不同机制的混合选择的策略对解进行进一步筛选,从而使最终选择的目标解在具有良好的收敛性的同时最大程度地保留解集的多样性。算法与4个多目标优化算法在一系列测试函数上的结果表明,算法具有良好的多目标优化问题处理能力。此外,通过在实际工程优化设计问题的对比实验与分析,验证了所提算法在处理实际工程优化设计问题上具有良好的性能与潜力。     

预测—位式控制

本文针对大惯性、大时滞工业过程,基于Chebyshev正交多项式数值逼近,提出预测——位式控制方法,提高了位式控制的精度,降低了系统响应的振荡频率。     

面向QoS区分的自适应状态转移概率动态更新算法

为了提高在大规模、重负载环境下IEEE 802.11e EDCF(Enhanced Distributed Coordination Function)机制的网络性能.引入了在信道空闲时退避计数器状态转移概率的概念,提出一种新的提高网络QoS(Quality of Service)的方法—根据当前网络状态,动态地调节不同优先级在信道空闲时退避计数器的状态转移概率.通过马尔科夫链数学模型验证了在饱和情况下所提算法的优越性,并推导出了状态转移概率的最优值,给出了实现此算法的基本流程和步骤.实验结果表明,此算法不仅保证了各种优先级业务之间的公平性,而且显著提高了网络吞吐量,同时降低了MAC层延时和丢包率.结果验证了在负载动态变化时,算法的自适应性和优越性.     

基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法

结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i) 引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii) 通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii) 随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。     

基于神经网络的污水处理软测量系统的研究

针对污水处理质量指标无法在线检测的问题,提出了基于人工神经网络的软测量方法。构造了污水处理质量软测量的神经网络结构,运用实际工业污水处理过程测量数据对BP神经网络进行了训练和仿真。结果表明,实能准确地进行污水处理质量的实时估计,实现污水处理质量的实时控制。     

一种基于LEACH的无线传感器路由算法及其仿真

针对LEACH协议的不足之处做了改进。改进算法通过考虑节点的剩余能量和簇首的平均能耗的关系来优化簇首的选举,采用次簇首机制传输数据。仿真结果显示,改进算法能够很好地均衡网络能量损耗分布,减少能量消耗,有效延长网络生存时间。     

基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点.在研究柔性作业车间调度的基础上,针对企业实际生产情况,将改进蚁群算法应用于求解实际生产调度问题.笔者介绍了智能调度系统的需求分析、系统设计和主要功能模块的实现.系统实现时采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,同时对蚁群算法做出适当改进,添加机器选择策略,在搜索解路径的过程中,首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工,然后确定加工哪个工件.开发的智能调度系统能完成企业的动态柔性调度,能较好的解决机器变化和订单变化引起的重调度问题,提高企业生产效率.     

一种快速的判别公共向量分类方法

在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于点到弦距离累加的快速角点检测

提出了一种鲁棒的快速角点检测算法,以解决现有基于点到弦距离累加的角点检测算法存在的缺陷,即角点定位低、算法时间复杂度高等问题。该算法结合了‘单尺度’和‘多尺度’的优势,首先在‘单尺度’下获取候选角点集合,保留了邻近角点,并使得后续计算量大大降低,然后在‘多尺度’下计算候选角点的特征值,使之有效地去除伪角点。实验表明,所提算法的时间复杂度降低了,并且保持了算法的鲁棒性,角点定位精度也得到了提升。