混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

时间序列模型辨识的非线性规划方法

本文利用有关优化理论,把ARMA模型辩识问题转化为带约束条件的非线性规划问题,并通过降维处理把n阶的ARMA模型辨识问题简化为3n维的无约束非线性规划问题,从而为一般的ARMA模型辨识提供了一条新的途径。文中还给出了仿真例子,以证明该方法的有效性。     

时序多目标决策的模糊优选法

本文定义了时序多目标决策，建立了模糊优选理论模型，并以实例说明该方法的应用。本文模型是文献［１］中模型的推广。     

基于半定规划多用户检测问题的二次规划法

半定规划是解决极大似然多用户检测问题的一种重要方法,但当问题规模较大时,误码率较高。基于多用户检测问题的半定规划松弛模型,给出了一个二次规划松弛模型。该模型能得到比半定规划模型更好的界。根据这个模型,运用分枝定界方法,可以求得多用户检测问题的次优解。这种方法改善了用户多时半定规划方法误码率高的状况,是解决多用户检测问题的有效方法。仿真实验证实了这一点。     

串联系统可靠性评定的信息理论方法

本文根据信息熵的性质和可靠性理论,推导出系统可靠性综合评定的新模型,解决了系统各组成单元的可靠性信息综合问题。文中对科尔巴克教授求解成败型单元设备可靠度置信下界的公式作了改进,并对可靠度置信下界进行了计算,取得了满意结果。     

权重未知的多目标优选方法

本文研究了目标权重未事先确知的多目标优选问题,提出了一种新的最小加权偏差优选方法。实际应用说明,该方法可行、有效,可为解决多目标优选问题提供新途径。     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

一种解决多库房随机车辆路径问题方法

基于分解协调技术(DCT),根据启发式法,将用户分解为耦合和非耦合用户。针对解决此问题,使用传统协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法性能,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了根据分位值改变大小的自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

用于实时仿真的一类Hybrid方法

本文提出一类可用于实时数字仿真的Ｈｙｂｉｒｄ方法，对这类方法的基本理论作了分析，在Ｋ＝２时给出了具体的几组算法公式，数值试验结果表明这类实时算法是有效的、可行的。     

实时场景中多目标运动变化检测和空域定位方法

讨论了一种新的实时图像序列中多个运动目标运动变化检测和空域位置确定算法 :比特层 (bit-planes)差分运动检测和投影矩阵空域定位算法 ,该算法利用图像中不同比特层表征不同信息把图像标定为多个平坦域然后再进行运动目标检测 ,并利用单个摄像机采集的图像进行空域定位 ,在速度、精度、复杂度和适用范围等方面与其他现有面向像素的运动目标检测技术和空域定位方法相比较 ,有更好的表现。将本算法用于交通道口视频实时监控系统中 ,取得了理想的效果。     

Nelder-Mead算法中单纯形顶点的仿射独立性检验

本文在文献[1]的基础上,提出Nelder-Mead算法中单纯形顶点仿射独立性的递推检验方法,并对Nelder-Mead单纯调优算法提出改进.该算法保留了Nelder-Mead算法计算简便的优点,并且可保证单纯形各顶点的仿射独立性.文中给出了该算法在线性系统辨识中的应用示例.     

一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法

分形是实现自然纹理描述的一种有效方法.本文从分数布朗随机场模型的描述出发,证明了具有不同分形特性的两种纹理边缘处的H参数估计值大于1的一般结论、将H参数泛化用于描述一般图像的特性,从而提出了一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法.该方法通过构造多分尺度的广义分形参数H值,从而可以实现图像边缘的有效提取.     

An Exact Penalty Function Method for Linear Static Stackelberg Problem with Multiple Leaders and Multiple Followers

ＡｎＥｘａｃｔＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＬｉｎｅａｒＳｔａｔｉｃＳｔａｃｋｅｌｂｅｒｇＰｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈＭｕｌｔｉｐｌｅＬｅａｄｅｒｓａｎｄＭｕｌｔｉｐｌｅＦｏｌｌｏｗｅｒｓＬＩＤｅｎｇｆｅｎｇ；ＣＨＥＮＳｈｏｕｙｕ（Ｄｅｐ...     

起伏背景下斑点目标检测的一种新方法

本文提出了一种基于形态滤波的斑点目标检测方法.该方法在信噪比较低,背景较复杂的情况下,有良好的检测效果.     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

判断矩阵排序的二次规划方法

本文对判断矩阵排序提出一种二次规划方法(QPM),并给出其相应的一致性检验方法和应用安例。与传统的特征向量排序方法相比,本文所给二次规划排序方法计算结果准确、保序性能好、可得到与特征向量排序方法完全一致的排序结果,而且排序权值还满足平方和准则下的最优,因而是一种较为理想和实用的排序方法。     

非线性、变参数系统的求解、分析与综合方法

介绍求解、分析、综合非线性、变参数系统的新方法为多级线性化－高阶微分方程法,它还具有补偿效应。多级线性化－高阶微分方程法的主要特点是：对非线性、变参数系统原始方程,进行必需阶次的微分,以获得相应的高阶微分方程,它反应了系统的主要特性,包含了原始系统的更多信息,此方程的基本解组可确定非线性、变参数系统的参数,从而起到综合作用。而且多级线性化－高阶微分方程的解,特别是它的带补偿效应的解,可较精确地反映非线性、变参数原始系统的特性。     

A Multi-Criteria Optimization Method for Electrical Distribution System and Its Analysing in Practice

In this paper,the author explains the problem that we have to consider multiple goalsand multiple factors which are usually affected by others at the same time in practical work forelectrical power distribution system programming.A new mathematics model is set up here formultiple goals programming of electrical power distribution system which includes various load controlalternatives.An arithmetic and current software for the multi-criteria optimization of electrical power     

决策支持系统中决策问题的识别方法

本文概要地介绍了按决策思维方式进行DSS集成化设计的决策支持过程,并在此基础上,探讨了一类支持制定决策方案(规划与计划)的决策支持系统中,决策问题的发现与构成方法。     

Adaptive Robust Control for A Class of Nonlinear Systems with Unknown Uncertainties

CONTROL THEORY AND APPLICATION1. INTRODUCTIOnThe practical systems inevitably contain some kinds of uncertain elements. With the existence of uncertainties,the performance of systems may be changed, even may cause the systems stableless. Under such imperfectknowledge of the model, controllers are tried to design so that the controlled system has certain satisfactoryproperties. In the past, robust controller design generally hinges on three main assumptions: 1) the systemstate ve…