基于遗传算法信息组合的自适应模糊控制

利用模糊理论分别建立了与控制对象和控制知识信息相对应的控制系统，应用遗传算法获取2个系统在不同时间段的最佳组合因子，消除了对组合因子赋值的主观性和不准确性．基于李雅普诺夫函数的方法推导了模糊控制系统中参数的自适应控制律，并且证明了系统的稳定性和收敛性．将遗传算法信息组合的自适应模糊控制方法应用在达芬混沌系统的控制中，仿真结果对比表明，虽然组合型自适应控制方法可以有效地控制达芬强迫震荡系统，但文中提出的方法能使各控制状态有界，并且能够迅速准确地跟踪目标．     

一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法

提出了一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法（ACLSGA）,它是遗传算法中每一代的所有个体经过一次遗传操作之后得到一个最佳个体,通过自适应策略决定是否在最佳个体附近进行混沌局部搜索。实验结果表明：ACLSGA比具有精英保留选择机制的实数编码的遗传算法（RGA）的全局搜索能力强,收敛速度快。     

一种基于自适应滤波的系统辨识方法

采用自适应滤波技术，给出了系统辨识的一种方法。该方法具有计算简单、实用的特点，可以在理论模型不清楚的情况下，通过测量和学习，实现对未知系统的最佳拟合。     

进化计算的创发性模型

提出了一种新的进化计算创发性模型，该模型以２维个体空间形式和混沌动力学机制有机地构造了进化计算的自适应过程，并有丰富的非线性特性和较强的创发计算能力。该模型和相应计算方法有助于复杂系统的自适应建模和线性信号处理。     

多径瑞利衰落信道下AQAM系统最佳信噪比门限值的研究

自适应调制根据瞬时信道信噪比选择适当的调制方式，能够改善系统的BER性能以及平均吞吐量性能。在常用于高速移动环境的六径瑞利衰落信道模型下，研究自适应调制系统的最佳信噪比门限值，使系统的平均吞吐量最大，同时保证了目标BER性能，得到的最佳门限值可以用于ITU-RM1225Vehicular TestA模型的自适应调制系统。     

自适应小波多重网格方法及其计算效率

小波多重网格法是一种易于操作的计算电磁场中的大系统问题的有效方法，但是，经观察发现，计算时间强烈地依赖于粗经层上的迭代次数，该文采取了自适应技术，构造自适应小波多重网络法，实现了粗细层间的自适应转换，使每一层上的迭代次数达到最佳取值，以得到最快的收敛效果，文中还讨论了这种自适应小波多重网格方法的计算效率问题。     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变，提出了基于多模型切换的智能控制方法．应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识．在系统运行过程中，由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器．在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器．证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性．仿真结果表明，本所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善．     

基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析，重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响，提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度，所构造的遗传算子随适应值自动变化，对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值，对接近最优值的个体采用较小遗传算子值，以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解，验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明，在无刷直流电机的优化设计中，改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果，得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。     

视觉诱发电位的自适应处理

本文介绍了一种利用自适应信号增强技术检测并跟踪视觉诱发电位的新方法，自适应信号增强器有两个输人端，其主通道输人为带噪声的原始记录；参考输人需经设计使系统产生最佳性能，我们用移动窗口平均法形成动态参考输人，使系统具备较好的跟踪能力实验表明，利用这种方法可以检测到单一记录的视觉诱发电位信号，并能获得信号随时间变化的轨迹。     

瑞利衰落信道下OFDM系统多址接入方案的性能比较

调制方式和多址接入的灵活性是正交频分复用(OFDM)技术的一大优点。对OFDM系统下行链路的不同多址方式进行了比较，介绍了分别用于OFDM-FDMA和OFDM-TDMA的自适应子载波分配和自适应调制。仿真结果表明：带自适应子载波分配的OFDM-FDMA方式性能最佳。     

实时连续媒体的传输策略

通过分析实时连续媒体的特点以及现存Ｉｎｔｅｒｎｅｔ采用的技术，说明利用ＲＴＰ协议与自适应速率控制相结合的机制，可以较好地满足实时连续媒体的传输需求．提出了一种自适应视频速率控制策略，并且给出了将它运用到视频会议系统时的最佳参数组合，给出了实现上述构想的视频会议系统的体系结构     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

实时连续媒体的传输策略

通过分析实时连续媒体的特点以及现存Ｉｎｔｅｒｎｅｔ采用的说明利用ＲＴＰ民自适应速率控制相结合的机制，可以较好地满足实时连续休的传输需求，提出了一种自适应视频速率控制策略，并且给出了将它运用到视频会议系统时的最佳参数组合，给出了实现上述构想的视频会议系统的体系结构。     

一类离散非线性系统在不同系统参数下的混沌同步

由参数自适应控制和变量驱动原理，对于一类离散非线性混沌系统，提出了实现在不同参数情况下混沌同步的一种方法。在参数自适应控制方程中，控制系数可以是同一个混沌系统的相同系统参数状态下或不同系统参数状态下的混沌信号。常见的参数自适应控制方法中要求控制系数为常量，而在这里可以是变量，甚至是混沌信号，所以，该控制方法更具有普遍性，即常见的参数自适应控制方法是本文方法的一个特例。数值模拟计算表明，此方法对于一类系统是可行的。     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

变异率和种群数目自适应的遗传算法

提出了针对个体变异率和种群数目的2种自适应方法.算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整,使优良个体具有较小的变异率继续进化,而使种群中较差个体具有较大变异率,增强了种群搜索能力.同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞.通过在不同尺度的NK Landscape上与传统的简单遗传算法(SGA)比较可得,2种自适应方法的引入对遗传算法的寻优能力有了明显改进.     

自适应遗传算法在飞机调度问题中的应用

基于自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，算法以所有飞机的排列次序做为个体编码，解码时用移动方法确定飞机的降落时间，适应度函数的构造综合考虑了飞机的提前和延迟带来的损失，选择算子采用期望值方法，交叉算子用顺序交叉，变异算子用倒位变异，为提高算法的执行效率并避免早熟收敛，对交叉和变异概率均采用自适应策略，仿真结果表明了自适应遗传算法用于飞机调度问题的有效性。     

多峰值函数优化的改进克隆选择算法

通过分析Castro提出的CLONALG算法在优化多峰值函数时存在峰值搜索能力弱、最优解易退化、收敛效率低等问题的根源,提出了一种基于记忆库小生境自适应克隆选择算法（MNACSA）。该算法首先采用小生境机制将种群分成若干类、分别从每个类中选出最优个体组成新种群;其次建立记忆库和自适应的高频变异率、且在库中引入最佳抗体抑制操作。对算法进行了分析和仿真实验,证明了该算法可以防止优秀个体退化、自动调节种群个体数目、提高优化效率、增强多峰搜索能力。     

一种基于最大比合并的Turbo乘积码自适应编码调制方法

为了增强高速多媒体无线通信系统在衰落环境中的传输效率,提出了一种基于最大比合并的Turbo乘积码自适应编码调制的通信方法;通过采用信道补偿最佳速率自适应策略,研究了优化的模式切换门限;分析了在瑞利信道环境中自适应传输的系统容量性能.研究表明:所设计的自适应系统具有较强的抗衰落能力;随着分集阶数的增加,其频谱利用率将可以逼近高斯信道香农容量限.