最优自调节变尺度法的导出

就如何选取自调节变尺度法的调节因子及Ｂｒｏｙｄｅｎ族参数引入了新的度量函数,给出相应的最优调节因子及最优参数,这一对参数为在保证修正矩阵对称正定条件下的整体最优参数,所得的公式为自对偶的     

基于遗传算法的参数在线自调整模糊控制器

提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制器的设计方法.该模糊控制器的运行参数自调整公式以系统响应的最大超调量、调整时间及稳态误差为性能指标,利用遗传算法搜索模糊控制器量化因子Ke,Kec及比例因子Ku公式中相应的最优基准值Keo,Keco及Kuo和微调参数K1,K2及K3,设计一个根据系统当前的动态误差e运行参数可在线自调整的模糊控制器,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已用于控制由作者设计的智能人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与运行参数固定的模糊控制器相比,这种自调整模糊控制器具有良好的动态和稳态性能.     

基于变系数非参数回归的稳健性参数设计

利用变系数的非参数回归理论讨论多因子试验过程中因子间相互性对质量特性的影响,通过调节系数变量改变其他因子对过程的影响,找到最优的因子水平组合,进行稳健试验.提出了在稳健性参数设计中应用变系数的非参数回归模型理论,建立质量特性的均值和方差模型,得到最优的因子水平组合进行试验分析.最后,通过油墨打印机的实例说明此理论的可行性.     

用于网格计算Min-Min算法的改进与实现

Min-Min算法有着算法思路简单、总完成时间短的特点,但由于总是优先执行短任务而影响到它的最优跨度和负载均衡。针对该问题,本文提出一种改进的Min-Min网格任务调度算法:自调节Min-Min算法,通过引入自调节因子,让算法能够根据任务中长任务的比例进行自我调节来均衡任务的调度,从而优化性能。分析结果表明本文提出的自调节Min-Min算法具有更好的最优跨度和更好的负载均衡。     

飞机在结冰条件下的最优边界保护方法

为确保结冰条件下的飞行安全并充分发挥飞机性能,提出了一种最优边界保护方法.以关键参数及其变化速率为控制对象,在分析最优边界保护下关键参数及其变化速率特性的基础上,选取调节量和调节时机作为调节参数,并构建这2个调节参数最优值之间的解析关系.针对机翼失速问题,给出动态飞行边界的确定方法,最终通过计算实现结冰条件下的最优边界保护.仿真结果表明,该方法行之有效,为结冰条件下的飞行安全研究拓展了新的思路.
     

基于全参数自适应变异粒子群算法的单目相机标定

针对传统粒子群方法求解相机内参时的局部最优解问题,提出一种基于全参数自适应调节和变异机制的粒子群单目相机内参优化方法.首先,基于向量约束关系对单应性矩阵进行变形,利用最小二乘法求得相机的初始内参.然后,考虑在迭代过程中局部最优粒子、全局最优粒子对各个粒子的作用不同,分别给出了基于粒距的自适应的局部因子学习调节策略和全局因子学习调节策略;同时,设计了基于粒子群平均粒距的改进的粒子自适应变异率.最后,给出了基于全参数的自适应变异机制的粒子群相机内参优化算法.实验结果表明,与张正友标定方法、传统粒子群优化标定方法相比,该方法具有较好的标定精度和收敛速度.     

基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断

在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。     

配合比参数对浇注式沥青混凝土性能影响研究

配合比参数是影响浇注式沥青混凝土性能的重要指标,配合比参数一般指沥青含量、级配指数和填料含量等.采用灰色优势法,分析配合比参数对浇注式沥青混凝土抗渗性和稳定性影响,通过计算灰色关联度确定最优参数和最优影响因子.结果表明,浇注式沥青混凝土质量控制最优参数为孔隙率,稳定度和流值次之,最优相关因素为级配指数,填料含量及沥青含量次之.在浇注式沥青混凝土质量控制中,应优先考虑孔隙率和级配指数.研究结果为浇注式沥青混凝土质量控制提供参考.     

基于DYCORS算法的OVA-SVM参数优化与应用研究

目的 现有的参数优化方法普遍存在时间成本较大、内存占用较大、难以解决高维数据情况、难以找到全局最优解等问题,DYCORS算法可以在节约时间成本和内存的前提下,对高维数据问题也能找到全局最优解,故针对现有参数优化方法存在的问题,提出了针对OVA-SVM模型参数分块优化的YDYCORS算法。方法 OVA-SVM的参数中对模型影响较大的有惩罚参数C、核函数类型k、RBF核函数参数γ、ploy核函数参数d以及迭代终止参数t,由于同时调节5个参数计算量较大,难以找到最优解,而DYCORS算法可以减少迭代次数,对于高维数据问题也同样适用,在DYCORS算法的基础上进行参数分块调节：先调节影响最大的参数C、k、γ,再固定最优参数C、k、γ,调节剩余参数中影响较大的参数d和t,最后同时调节已获得的5个最优参数,如此对参数进行分块调节,提升参数优化的效果。结果 通过MNIST和IRIS两个数据集上的实验结果对比可以发现：运用YDYCORS算法对OVA-SVM参数进行分块调节后,能得到与手动调参和直接用DYCORS同时调节5个参数更高的模型准确率,从而也能进一步提升模型性能。结论 最终实验结果表明：DYC...     

凿岩过程全参数自适应最优控制理论及实现方法

根据液压凿岩机参数调节的固有特征,在恒功率自动换档的基础上,建立了液压凿岩过程有级调节冲击能、冲击频率及无级调节推进力和转钎速度的全参数自适应最优控制数学模型;此外,根据有级调节的特性,提出了先采用逐个变量变步长试行登山法分级局部寻优、然后再取各级局部最优中的最佳控制为其全参数自适应最优控制的程序以及液压凿岩全参数自适应控制最终成为现实提供了可行的理论指导和实现方法．