ERW钢管多阶段生产计划的编制及优化

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用.     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法

在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果.     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

基于停电区域电力系统故障诊断的矩阵算法

利用故障诊断数学模型,在深入分析电网故障时保护、断路器状态信息结构的基础上,提出了相应关联矩阵运算方法。并通过一个简单的电网结构图在几种不同的故障情况下的仿真实验,证明了所提出的矩阵算法是正确的。     

一种基于MCMA的双模切换变步长的盲均衡算法

在修正常模算法（MCMA）代价函数的基础上，根据QAM信号分布的特点，得到一种误差控制函数在CMA和DD算法间切换的、变步长的盲均衡算法。它充分利用了CMA与DD算法各自的优点，改善了常算法收敛速度慢和收敛后剩余码间干扰大的不足，能够补偿由信道引起的相位误差，同时还具有重新启动的能力。计算机仿真表明：该算法收敛速度较快，收敛后剩余码间干扰很小，输出星座图紧簇，没有相位旋转，而且在信道突变的情况下能快速达到二次均衡。     

基于神经网络的客车车身结构参数优化

为尽量减轻车身结构的质量,改善结构应力状况,提出了人工神经网络理论和遗传算法相结合应用于客车车身结构参数优化的方法。把正交表组合的结构参数作为输入矢量,ANSYS软件计算出的客车车身静动特性作为输出矢量。在对网络进行训练的基础上,建立了矩形梁构件的高度、宽度和客车车身的强度、刚度、频率之间的数学模型,以此作为优化问题的约束条件,用遗传算法求得结构参数全局最优解,试验结果证实了该方法切实可行。     

计算机控制系统信号重构容错算法研究

信号重构是计算机系统与被控对象进行信息通信的重要环节,在简要分析Shannon重构、ZOH重构和一阶重构等信号重构方法局限性的基础上,提出了一组基于三点插值的重构算法和被控过程采样数据的一步容错预测算法,并将一步容错预测与三点插值算法相结合,建立了对于被控过程信号异常情况有良好容错能力的一步容错预测二阶重构算法。上述的一步容错预测二阶重构算法不仅结构简单、可用于在线控制,而且算法精度和可靠性明显高于普通的ZOH重构和一阶重构算法。