基于天体系统粒子群算法的异步电机参数辨识

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易早熟收敛的缺点,提出了一种基于天体系统模型的粒子群优化算法(CSPSO).在CSPSO算法中,参照天文学中的天体系统模型,将种群划分为多个相对独立的天体系统,每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行,在算法的后期引入混沌优化,最终确定出优化问题的全局最优解.将CSPSO算法应用于异步电机参数辨识问题中,仿真结果表明CSPSO算法比GA算法和PSO算法具有更精确的参数辨识能力.     

能流波动规律对电空制动电磁阀性能的影响

列车电空制动电磁阀的动态性能直接决定列车行车安全.基于电磁阀作用过程电磁场能流波动的规律以及对电磁阀动态特性影响分析研究,从提高其工作的灵敏度、稳定性和可靠性入手,通过调整电磁阀衔铁间隙、线圈匝数和弹簧预紧力等主要结构参数,控制电磁阀动态电磁场变化范围及优化性能参数,减少了电磁场能量输出,减缓了电磁阀工作温度的上升速度.     

一类不确定线性组合系统的输出跟踪

针对两种不确定线性组合系统提出了存在分散鲁棒反馈控制器和输出跟踪器的充分条件。系统中不确定项具有数值界，可不满足所谓的匹配条件，对于第一种系统，其不确定项可以是时变的，其受控系统以任意给定的收敛率指数渐近稳定；第二种系统中的不确定项是时不变的，文中给出了的鲁棒跟踪器可使受控系统渐近跟踪给定的参考输入。     

实景图像的形态学角检测研究

针对二值图像角检测提出了一种改进的形态学检测算法,此算法利用了圆盘算子的对称性,避免了结构元的旋转,提高了检测算法的运行效率.然后提出了一种改进的EM图像分割方法对灰度及彩色图像进行分割处理,增强了分割后图像的区域特征,为形态学灰度及彩色图像的角检测提供了更为合理的检测环境.实验结果证明在含有噪声及复杂背景情况下,该方法仍可获得较好的检测结果.     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

一种快速人脸跟踪算法的研究

提出了一种新的在连续运动场景中人脸的检测和跟踪方法.首先采取FloatBoost算法检测人脸,以提高检测速度和精度,然后运用运动学原理及运动估计的思想,利用时间序列分析中移动平均法和指数平滑法预测下一帧图像中跟踪目标的运动位置区域,以减少图像搜索区域,降低处理资源的消耗,达到实时跟踪的效果.仿真实验中,利用MATLAB进行人脸的检测、跟踪实验,并运用本文算法与FSA,CPME算法对跟踪目标物体的时间进行了对比实验.实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的实时性和准确性.     

供不应求季节性商品的价格控制和生产销售决策模型

讨论了蔬菜、水果等易于变质的季节性商品等在供不应求情况下的价格控制和生产销售决策模型.根据人们日常的经济活动和蔬菜水果等商品从本年度自然上市到下一年度自然上市这一周期内的需求和销售情况,给出了切合实际的假定条件,构建出模型结构,应用数学分析求极值的方法求出数值解,合理地确定了商品售价函数曲线和销量函数曲线.为组织供货销售和决定销售价格提供了理论依据,对农业生产和商业活动具有较强的指导作用.     

基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法

针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了决策属性体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征。同时,也考虑了决策者对不同属性的偏好,使对属性的赋权达到主观与客观的统一。最后通过一个仿真实例说明了该方法的可行性与有效性。     

基于集成粒子群优化的复线旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的数学优化问题。在优化过程中，考虑了特快旅客列车中途离开时间、普快列车中途离开时间和特快、普快和货车等三种列车的整个运行时间等因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中，以此构建集成粒子群优化算法．在搜索过程中还加入变异探作来增加种群多样性，以避免早熟收敛．通过对青岛至广东高速轨道线738公里段的研究表明，集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高，且搜索到全局最优解的概率更大。