基于可变阶次分数阶微分图像自适应增强算法研究

传统分数阶微分算子方法存在一些缺陷,比如对同一图像的不同区域增强的幅度没有选择性;在增强图像的同时也放大了噪声等。针对这些问题,提出了自适应分数阶微分算子图像增强方法,该方法可以根据图像的不同区域的信息和结构特征自动的调整分数阶微分的阶次,在增强图像边缘纹理细节和抑制噪声方面取得了较好的平衡点。实验证明该方法明显的优于其他的图像增强的方法。     

一类有零因子的有限环的结构

有限环的结构与其零因子数目有密切的关系。本文在前人的基础上,通过利用半单环的结构定理、环的单位群的性质、有限环的Jacobson根的阶与环的阶及环的单位群的阶的关系等,完全确定了具有n(n≥2)个左零因子且n(n-6)|R|n(n-4)的环R的结构。     

基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法

针对A/D转换器在采样和量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法.利用经典量化器的统计特性,分析出量化噪声在分数阶傅里叶域具有白噪声特性,利用过采样和分数阶傅里叶域数字滤波方法对输入信号的量化噪声进行抑制,提高信号质量.理论推导和仿真结果表明,该方法能够有效抑制量化噪声,提高A/D转换器的输出信噪比,而且针对线性调频等信号的量化噪声抑制效果优于传统傅里叶域的方法.      

高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计

针对具有反向响应特性的高阶过程,提出了一种分数阶PID控制器设计方法.为了便于控制器设计,采用一种改进的微粒群优化算法对高阶过程模型进行简化处理,在此基础上,根据内模控制原理设计分数阶PID控制器,该控制器仅有一个可调参数,有效降低了控制器整定的复杂度,并根据最大灵敏度指标推导出控制器参数整定的解析表达式,克服了参数选择的盲目性.仿真结果表明,该方法可使系统具有良好的设定值跟踪、扰动抑制特性以及克服参数摄动的鲁棒性.     

基于RSM-GA法的薄壁蜡模压蜡过程收缩率建模与优化

基于响应面法(RSM),通过一系列的实验建立了薄壁蜡模壁厚方向的收缩率与压蜡参数之间的数学模型,并对模型的合理性与充分性进行了方差分析,对压蜡过程中工艺参数对尺寸收缩率的影响进行了敏感性分析.为了减小收缩率,基于遗传算法(GA)对工艺参数进行了全局优化.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

基于数据融合与单纯形遗传算法的管道损伤识别

为了提高管道损伤识别的准确率,提出了基于数据融合和单纯形遗传算法的两段式的管道损伤位置和程度的识别方法。首先将管道的柔度差曲率矩阵与广义残余力向量差两种信息源通过D-S证据理论融合算法初步判定管道损伤位置,然后通过单纯形遗传算法精确识别管道损伤位置与程度。考虑到基本遗传算法局部搜索不强、易发生早熟的缺点,提出了与局部搜索算法(单纯形搜索算法)相结合的改进策略。数值计算结果表明,考虑2%随机噪声影响情况,采用数据融合进行初步定位的方法大大缩小了可疑损伤区域范围,通过单纯形遗传算法能够进一步精确识别管道损伤位置及程度。本文提出的方法提高了管道损伤位置与程度识别的效率与准确率。     

一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性

研究了Caputo导数形式下的一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性.利用Mittag-Leffler函数的相关性质,得到该类系统平衡点的存在性与唯一性的充分条件,进而得到该类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性的充分条件.最后,利用仿真实例验证了该结果的正确性与有效性.     

STLFM在水声通信系统同步测算中的应用

通过对对称三角线性调频(STLFM)信号在分数阶傅里叶域能量汇聚性的分析,提出了采用STLFM信号作为同步码,基于分数阶Fourier变换(FRFT)的正交多载波水声通信系统的联合同步算法,并以同步误码率(BER)作为评价指标,在有噪声、多径传输和多普勒效应三种环境组合下与传统OFDM系统采用线性调频(LFM)信号作为同步码进行仿真分析比较.仿真结果表明,在复杂的水声环境中,该算法在低信噪比时可以获得更精确的同步性能和更低的误码率.     

集装箱港口装卸作业设备集成调度

为提高集装箱港口的装卸效率,采用混合Flow Shop调度理论,将集装箱任务的装卸过程看作岸桥装卸、集卡运输和场桥装卸的三阶段混合Flow Shop调度问题,建立装卸任务完工时间最小化为目标的集成调度混合整数规划模型.使用矩阵编码方式的遗传算法对模型和算例进行求解,结果表明:集成调度方法比岸桥、集卡、场桥协调调度方法更具有现实意义,通过扩大任务规模,遗传算法求解结果与模型下界进行比较,当集装箱任务规模在100个以上时,求解结果与模型下界之间差距都在5%以内,证明了算法有效性.