基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于小波的弹性弹丸膛内引信过载研究

对引信膛内过载的研究,通常采用膛内压力测试的方法,利用弹底压力转换求得引信膛内过载,该方法无法体现弹丸的弹性变形、环境噪声等因素,为了更精确地描述引信膛内的过载,改进膛内引信过载测试方法,在膛内压力测试的基础上建立弹性弹丸模型,将弹丸看作两端自由的均匀等截面弹性杆,用纵向弹性变形运动过载对弹丸纵向过载进行修正,将弹丸膛内过载转换为引信膛内过载.并运用小波理论,根据自行设计的引信膛内过载直接测试方法的测试结果,建立引信高频信号库,然后利用信号库中的高频信号对修正后的过载进行加噪,从而得到能够较为真实的描述引信膛内状态的过载曲线.将处理结果与直接测试结果进行对比表明,使用该方法进行引信过载测试与直接测试方法得到的数据基本吻合,在试验成本上该方法存在优势.     

如何恰当激励零售商的过程创新行为

回购契约可以协调单供应商单零售商组成的供应链系统的订货行为,然而本文研究发现这一契约将过份地激励零售商的过程创新行为,从而损害供应商及整个供应链的利益．在零售商的过程创新行为不可被供应商观察和测量的条件下,利用数量折扣契约机制修正了原有回购契约,并利用这种综合契约机制恰当地激励了零售商的过程创新行为,使得供应链在创新行为下达到协调．     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于Hotelling模型促销活动策略采取的进化博弈分析

传统的Hotelling模型中,交通成本用于比拟消费者购物时发生的负效用.在现实经济生活中,商家会采取促销活动策略,以增强自家商品对他家商品的替代性,抵消消费者购物时发生的负效用.构造了一个可以由商家选择支付交通成本、商品降价空间受指导价约束的Hotelling模型,以商家提供免费购物车的方式,比拟现实生活中商家采取的多种促销活动,研究了原有的交通成本转移到商家后,对商家的销量、价格和利润的影响,以及竞争商家可能的应对.进而以进化博弈论为工具,研究了商家采用各项策略的进化稳定性.结果表明:为获取长远利益,商家采取促销活动策略,以及竞争商家的应对策略,都应结合需求、竞争、指导价水平、商品价格、促销成本等多种因素综合考虑.     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

基于VEGA PRIME的集束火箭仿真训练系统的研究

介绍了基于Vega Prime的集束火箭视景仿真训练系统的软硬件平台及开发该系统所用到的关键技术。在所用到的关键技术中,详细介绍了在MFC框架下开发基于Vega Prime的视景驱动程序的方法,并给出了相关程序代码;阐述了激光随动系统的工作原理及如何实现集束火箭单发和连发火箭弹的飞行,给出了碰撞检测方法和爆炸特效的制作方法,介绍了训练参数的设置方法以及模拟训练考评系统的工作原理。     

战争舆情演化建模研究

在分析媒体传播效果、人际传播效果为影响战争舆情演化主体(个体)立场演变的主因基础上,采用自底向上的基于Agent的建模理论与方法对战争舆情演化复杂系统进行建模研究,详细描述了媒体Agent影响力以及个体Agent立场演化致因两类模型,给出了个体Agent立场演化依据以及规则,初步实现了某地区战争舆情演化模型原型系统,并进行了仿真实验与分析。结果表明,模型的建立为量化研究舆情演化问题提供了一种思路。