基于觅食算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,把人工鱼群算法中的觅食算子改进后引入到基本PSO算法中,提出了一种具有觅食算子的PSO算法。算法在每次迭代后,对全局最优结果执行小规模觅食算法进行局部寻优,并用优化结果代替全局最优结果,从而防止PSO算法陷入局部极小,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本PSO算法。     

基于视频的火灾实时检测方法

为了提高基于视频的火灾检测的准确性和实时性,提出了一种综合色彩特性分析和闪烁特性分析的火灾检测方法.首先在获取帧差视频图像的基础上,通过对HSI色彩空间中的色彩特性分析提取帧差图像中的火焰候选区域;在此基础上引入离散傅立叶变换分析火焰候选区的频率变化来确定是否存在火灾;最后通过时间累计方法给出火灾报警的可信级别.实验结果表明,该方法具有较好的可靠性、鲁棒性和运行效率.     

基于Agent的虚拟抢修任务系统的设计与实现

针对复杂装备抢修现实问题,提出了构建虚拟抢修任务系统概念模型,建立了其系统框架,并搭建了基于多Agent的系统结构,分析确定了系统运行的事件驱动机制.在完成该Agent系统实现方法、系统行为及Agent行为推理的Petri网模型研究之后,设计实现了该虚拟抢修任务系统.该系统对于优化复杂装备的抢修性设计,提高装备使用单位抢修水平都有一定的借鉴和指导意义,可以有效地解决复杂装备现实抢修面临的诸多问题.     

基于AJAX的自定义报表中间件平台的研究与实现

针对传统C/S报表系统不支持Intranet/Intemet,报表格式固定和单一,不能进行自定义等不足,采用Ajax技术及DWR框架,实现了基于B/S模式的自定义报表及表单中间件平台,它能方便的与业务系统实现无缝集成,并解决了用户报表自定义、访问速度、数据库自动生成、系统开发周期长成本高等问题.     

Ad hoc网络PI队列管理鲁棒性分析

鲁棒性是Adhoc网络主动队列管理PI算法的基础.目前的AQM的PI设计、优化大多基于经验和试凑,缺乏鲁棒性的理论分析.针对Adhoc网络的多跳时滞特点,根据鲁棒控制理论,分析了PI算法在时延无线网络中的鲁棒性,推导了PI控制器确定时链路容量、TCP连接数量和时延之间的关系,给出了PI控制参数确定下时延RO的变化范围.通过Matlab和NS2仿真,验证了不确定参数鲁棒稳定的范围.     

改进的距离浓度免疫算法

针对现有免疫算法在抗体的评价形式和记忆库使用灵活性上存在的不足,提出了一种改进的距离浓度免疫算法.该算法采用实数编码,并引入了B细胞的概念,将B细胞对应于问题的解,抗体对应于解的适应度函数,采用距离浓度策略控制抗体的数量,同时在算法过程中动态使用记忆库.仿真实验结果表明,该算法编码形式灵活,计算过程简捷,能有效保证抗体在解空间的多样性,提高了寻优的收敛速度和从局部最小中逃逸的能力.     

一种变论域模糊控制自适应算法

针对受控系统非线性、时变性、复杂性和不确定性的特点, 文中采用一种基于模糊控制的变论域自适应控制算法, 将变论域引入模糊控制的隶属函数中, 设计了输入函数的自适应律, 并通过李雅普诺夫函数进行了稳定性分析. 仿真结果表明在有干扰的情况下, 算法能很好的跟踪系统输入, 使系统跟踪误差小且能够保证系统的稳定性.该算法结构简单, 具有良好的鲁棒性和动态性能, 同时克服了系统参数变化对稳定性造成的不利影响. 仿真实例表明了本算法的正确性和有效性.     

基于模糊自适应免疫算法的非线性系统模型参数估计

复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性.     

超声·涡流一体化综合检测设备研制

详细介绍了新研制的便携式超声涡流一体化综合检测设备的工作原理及结构.该设备通过硬件和软件的设计,巧妙地将超声波检测与多频涡流检测两大功能融合在一起,智能化程度高,检测工艺固化在仪器内,非常适合部队外场原位探伤检查.     

基于DSP/FPGA的反步法阻抗控制柔性关节机械臂

针对柔性关节机械臂与环境接触时的柔顺控制问题,提出一种反步法阻抗控制方法,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了控制器的稳定性.该方法是在建立柔性关节机器人模型的基础上,将李雅普诺夫函数选取与控制器设计相结合的一种回归设计方法.它从系统的最低阶次微分方程开始,逐步设计满足要求的虚拟控制,最终设计出真正的控制器.轨迹跟踪和阻抗控制实验结果表明,该方法是有效而可行的.