网络传输TCP的马尔可夫过程建模

首先简要介绍了因特网上最重要的协议之一传输控制协议TCP的基本原理,分析了传输控制协议工作时6种可能发生的事件,以发送一个数据段作为一个随机变量表示发生的事件,然后建立了网络传输控制协议TCP的数据段传输过程的马尔可夫过程模型,并由此对传输控制协议TCP系统正确接收的概率P(c)、TCP系统错误接收(包括传输有误但没有检查出的段、重复的段、漏掉的段)的概率P(e)、相对误差R(e)和传输效率等性能指标进行了初步分析.     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

淬火炉温度的自适应神经PID控制

以淬火炉温度控制系统为研究对象,提出了一种基于BP神经网络整定的PID控制方法,并给出了系统设计及软件开发.由于神经网格所具有的任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制.实验结果表明,用该方法整定的PID控制系统,逼近精度高,鲁棒性好.     

基于粒群行为与克隆的移动机器人进化路径规划

针对移动机器人路径规划, 将粒群行为和生命科学中的免疫克隆原理、进化算法相结合, 将过去进化过程中的经验通过粒群行为来体现, 提出了一种结合粒群行为和免疫克隆的移动机器人进化规划, 较快速地规划出性能是全局优化的可行路径. 分析了粒群行为的二种学习方式对路径规划的作用, 研究了通过调整粒群行为操作中的参数实现多路径规划. 通过仿真实验, 对上述算法进行了验证.     

结合免疫机制的并发定位与建图多目标进化算法

由于基于进化算法的移动机器人并发定位与建图问题本质上具有多目标特性,因此将该问题转化成为多目标优化问题进行处理.为了有效地提高基于多目标进化算法的移动机器人并发定位与建图方法的效率,提出了结合免疫机制的局部搜索方法.为此,构造了称之为关键点栅格吸引操作的局部搜索方法,它运用了所针对问题的领域知识.通过移动机器人物理实验证实了所构造算法的计算代价比其他基于进化算法的单目标优化方法少,获取的地图准确性更高.     

基于黄金分割律选择算子的改进进化编程算法及其在机器人路径规划中的应用

通过分析及结合机器人路径规划的进化编程仿真实验指出,保存最优个体或淘汰最差个体都会引起进化算法早熟现象,并提出如下改进算法按适应度从高(优)到低,依黄金分割律分别取出优秀和最差部分个体(染色体),通过赌轮法,并按适者生存原则从优秀的部分中选择一个体直接进入子代,而按劣者淘汰原则从最差部分中选择一个体从子代中排除.将改进算法运用于机器人路径规划,通过仿真实验检验了算法的有效性.     

个性化智能安全中面向正示例的自组织聚类学习

针对个性化智能安全服务的需要,提出了一种新的个性化智能安全服务范式,并为此构造了面向正示例的自组织聚类学习器作为这类服务范式的核心技术,然后对提出的学习算法进行了入侵检测实验及分析.