改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法(IAFSA)的孪生支持向量机(TWSVM)的火焰识别方法.该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法(AFSA)搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算...     

基于协同多目标算法的多机器人路径规划

多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划.     

三相逆变器不平衡抑制研究

三相逆变器的一个重要性能是输出电压的对称性，输出电压不对称主要由不平衡负载引起，文中基于对称分量法和叠加原理分析了输出基波电压对称性畸变机理，指出了输出电压正、负、零序分量不同的补偿特性，表明输出电压对称性控制不仅与控制器性能有关，还取决于逆变器电路结构的固有特性，并提出了改善逆变器输出对称性的方法。仿真和基于DSP控制的35kW逆变器样机实验均验证了理论分析结论。     

基于内模原理的三相电压源型逆变电源的波形控制技术

恒频恒压(CVCF)交流逆变电源一般用在比较特殊而重要的场合，其输出电压波形质量是衡量其性能的重要方面。该文分析了三相逆变电源输出电压波形控制基于旋转坐标系扰动内模原理方案的可行性，提出了旋转坐标系下基波扰动瞬时值控制内模与谐波扰动重复控制内模结合的方案。仿真和实验验证了该方案可以保证系统有较快的动态响应，稳压精度高，输出电压谐波畸变率小。     

计及损耗的双馈感应风力发电机高电压穿越控制策略

利用换向原理分析其电磁暂态特性,在此基础上,对DFIG输出无功功率与其铜损耗的解析关系进行了理论分析,推导出了使铜损耗最低的DFIG输出无功功率最优参考值。同时,转子的瞬时功率补偿分量减小了DC总线电压的波动,从而减少了转换器的功率损耗。由此,提出了考虑DFIG铜损和转换器损耗的DFIG高电压穿越控制策略。仿真结果表明,该控制策略可以在保证DFIG高电压穿越能力的同时降低DFIG铜损耗与换流器损耗,并具有较好的暂态特性。     

基于SiGe量子点实现增强F-N隧穿的低压闪速存储器

提出了一种用于半导体闪速存储器单元的新的Si/SiGe量子点/隧穿氧化层/多晶硅栅多层结构,该结构可以实现增强F-N隧穿的编程和擦除机制.模拟结果表明该结构具有高速和高可靠性的优点.测试结果表明该结构的工作电压比传统NAND结构的存储器单元降低了4V.采用该结构能够实现高速、低功耗和高可靠性的半导体闪速存储器.     

基于弱特征增强的轻量化小目标检测方法

针对复杂背景下小目标特征经多次卷积被背景噪声淹没导致的检测精度低的问题,提出一种增强弱特征表达的一阶段轻量级小目标检测算法SA-YOLO.首先,用改进的ShuffleNetv2网络构建骨干网络,通过嵌入SE注意力模块和Inception结构,提升网络在复杂背景下的特征提取能力,有效地抑制背景噪声,充分提取弱特征;其次,在颈部网络,采用新的特征融合模块,以含有弱特征较多的低层级特征块的空间位置信息对高层级特征进行权重调整,提高不同层级的特征融合利用率,减少小目标的特征损失;最后,在头部网络,用解耦的检测头替换原YOLO耦合的检测头,解耦分类任务和回归任务,提高弱特征的解码能力,增强小目标检测的性能.在公开数据集COCO2017上进行实验,结果表明,SA-YOLO参数量仅有1.14M,小目标平均检测召回率$\rm AR_S$达到31.6%.同时,将所提出算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,所提出算法在小目标检测方面具有较强的竞争力.     

随机时延下多输入多输出多智能体系统事件触发双向编队

针对动力学模型未知的多输入多输出非线性离散时间多智能体系统的随机时延问题,提出一种输入增益补偿策略,并针对其通讯受限问题,提出一种带有死区操作器的事件触发控制机制.首先,采用伪偏导技术沿时间轴方向,在智能体的每个工作点上建立一种紧格式动态线性化数据模型,并给出该数据模型的参数估计算法.在此数据模型的基础上结合符号图论,研究智能体之间的合作与竞争关系,设计一种事件触发的数据驱动双向编队控制算法.最后,通过李雅普诺夫稳定性理论、矩阵理论以及压缩映射原理论证所提出算法的收敛性,并通过仿真实验和实物实验进一步验证该算法的正确性与有效性.     

结合马氏距离与自编码器的网络流量异常检测方法

当前网络流量数据规模较大且分布不均衡,传统网络流量异常检测方法检测准确率较低。提出一种结合马氏距离和自编码器的检测方法,使用马氏距离倒数及判别阈值快速检测部分正常数据以减少训练数据量,同时,在自编码器代价函数中添加马氏距离度量项以增强自编码器的特征提取能力。在此基础上,将自编码器与分类器相结合以解决网络参数初始化问题,并通过调整自编码神经网络交叉熵损失函数中各项的权重,提高自编码神经网络对数据分布不均衡数据集的训练效果。实验结果表明,该方法在CICIDS2017数据集、NSL-KDD数据集上的异常检测准确率分别高达97.60%、99.84%,在CICIDS2017数据集上的F1值为0.941 3,高于DNN、LSTM、C-LSTM等方法。     

一种智能测控系统平台的构架与实现

在分析传统测控系统优缺点基础上,介绍了一种具有广泛应用前景的智能测控技术及其平台的构架与实现方法,提出了此项技术的设计思想和开发模型.对系统平台实现的关键技术进行了深入的研究,并给出了基于多智体系统的数据库协同机制.