非线性系统一种新的模糊自适应后推设计方法

研究了一类非线性系统的自适应跟踪问题。利用系统设计过程所得误差信息,提出了一种新的模糊间接自适应后推设计方法。与常见的后退方法相比较,该方法可以获得更简洁的控制器表达形式。基于李亚普诺夫稳定性理论,给出了闭环自适应系统一致渐近有界的证明。仿真结果验证了本方法的有效性。     

基于仿生学的区域交通自适应网络生长模型

以原生质黏液菌觅食机理为理论基础,通过模拟黏液菌管道厚度随流量增大而增加这一生物智能,构建基于仿生学的区域交通自适应动态网络生长模型.以长江三角洲16个城市区域节点,模拟长三角区域交通网络从无到有、最终形成区域自适应运输通道的过程.仿真结果还表明,该模型可模拟区域交通网络随区域交通活动规模增大而复杂的发展趋势.     

X射线荧光光谱法测定海底钴结壳的方法研究

采用粉末压片制样,X-射线荧光光谱法直接测定钴结壳中Fe、Mn、Co、Ni、Si、Al、Ca、K、Na、Ti、P、Mg、Cu、Pb、Mo、Sr、V、Zn、Zr、Y、Ba等元素。重点讨论用熔融法定值部分样品,然后用加以定值的钴结壳标准及样品、国家岩石、土壤、水系沉积物系列标准用粉末压片制样,做工作曲线,一次测量钴结壳中二十余种元素,并用定值样品做精密度与准确度试验,各元素统计结果为RSD％（n=12）除V的RSD〈4％外,其余元素的RSD均小于2％,测定结果与标准值和ICP-MS测量值相符。     

基于B/S的带宽自适应视频监控发布系统

针对浏览器／服务器(Browser／Server)模式的各采集点监控图像的远程调看,该文提出基于B／S视频监控流媒体的发布系统,给出该系统的组织结构,叙述了采集、编码、流媒体、Web服务器以及远程终端等结构原理,进而描述了其发布过程和传输层次结构;同时针对广域网负载能力跳变和宽带视频的实时性需求之间的矛盾,提出了基于丢包率检测的带宽自适应码率传输模型和控制机理,并给出了技术实现的具体方法。     

面向工矿区陆面演变分析的多源遥感信息融合

面向工矿区陆面演变分析对遥感信息融合的要求．针对传统IHS融合算法的不足,提出了小波-IHS集成融合算法、主成分综合融合方法和加权特征IHS融合算法。小波-IHS集成融合算法集成了IHS融合与小波融合两种算法的优点;主成分综合融合算法有效地将降维操作与信息融合予以集成;加权特征IHS融合算法根据图像统计特性确定权重．能够更好地综合多源遥感影像的优点。所提出的算法在工矿区陆面演变分析中取得了较好的应用效果。     

矿井瓦斯监测多传感器信息融合模型

分析了矿井瓦斯监测中存在的对传感器的影响因素多等单个传感器本身所不能解决的问题,提出了利用多传感器信息融合技术来增加系统的信息利用率、提高整个系统的精度、可靠性和容错能力的方法。在讨论矿井瓦斯监测的信息源的基础上,确定了瓦斯监测多传感器信息融合的结构模式,利用状态空间方法对此结构模式进行了描述,建立了瓦斯监测系统多传感器信息融合的状态空间模型。采用人工智能方法,建立了多传感器信息融合的模糊神经网络算法模型,实验结果表明,该模型是有效的。     

锅炉汽包水位系统的自适应逆控制

要利用自适应逆控制的自适应性和系统辨识能力,提出了对锅炉汽包水位控制系统的自适应逆控制策略。由被控对象的逆对象组成的局部反馈回路可以有效地克服给水扰动以及汽包水位的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动。同时,自适应建模所得的FIR滤波器可以跟踪对象的特性变化,由FIR滤波器所得的逆控制器可以使系统的实际输出在对象特性变化情况下跟踪参考模型的输出。仿真结果显示了自适应逆控制的自适应性和鲁棒性。     

信息融合系统评价中指标排序权值的求取

针对当前信息融合研究中对算法有效性测试评估的需要,就中心融合层指标的标准化处理方式及其对应的权值求取作了理论探讨和实验论证,这些方法可于指标极值的在线自适应凋整,有助于在各种类型的数据源下选取合适的融合算法。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。