基于模糊神经网络的电梯系统交通模式识别

介绍采用模糊神经网络进行电梯群控系统交通模式识别的方法。用3步混合训练方法对用于模式识别的两个模糊神经网络进行训练,测试结果表明此方法可以准确地辨识出各种交通模式所占的比例,可以指导群控器优化派梯策略,提高电梯群控系统的服务性能。     

基于排队论的上高峰电梯群控调度的研究

在用不同的调度方法———不分区方法、分两个固定区域的方法和分 4个固定区域的方法进行仿真实验的基础上 ,总结出电梯群控系统中在不同乘客到达情况下的调度规律 ,并应用排队论的方法从理论上对这个规律进行了推导。给出了求解各调度方案到达率有效范围的方法。在此基础上 ,提出了一种根据到达率的有效范围采用不同调度方法的新调度方法。最后 ,经过在虚拟仿真环境下的仿真实验 ,证明了这一调度方法的有效性     

基于遗传算法模糊神经网络的电梯群控调度

提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络的电梯群控调度方法，即智能多模式群控调度方法，其特点是能够适合于各种交通流模式，该文详细介绍了这种方法的设计思想、结构及其实现，并进行了仿真试验。仿真结果表明，该方法能够适应各种交通流模式的变化，实现了在各种交通模式下根据各种相应服务要求进行电梯合理调度的目标。     

面向Agent的电梯群控仿真系统建模研究

扩展了UML建模语言，形成了面向Agent的UML（AUML）以辅助面向Agent系统的开发。并应用扩展的Agent图、用例图和顺序图建立了电梯群控仿真系统的Agent模型、功能模型和动态模型，从而为系统的设计、开发奠定了基础。实践表明，该方法在面对复杂多任务系统时具有更强的实用性和优越性。     

基于时间-有色Petri网的电梯系统的建模与分析

根据时间Petri网和有色Petri网的知识，提出了基于时间-有色Petri网（TCPN）的电梯运行模型。依据此模型将电梯在每层的运行情况分类说明。电梯如何运行是由控制命令统一调度，控制命令是由与电梯运行状态相应的颜色集组成。最后举例说明此模型可在单台电梯控制系统和电梯群控系统中应用。     

合作联盟中的节点选择及功率优化方法

无线网络中节点的合作通过形成联盟可以有效增大系统的安全容量。现有研究只是解决了联盟自身收益最大化的局部优化问题,没有从全局考虑联盟之间存在的竞争和干扰问题。文章首先基于联盟博弈理论,提出了实现物理层安全性能最大的分布式中继选择方案;在此基础上,针对联盟之间存在的干扰和竞争问题,基于有代价的非合作博弈,提出联盟功率的优化方法;根据优化后的联盟功率,联盟内的节点依据信道增益分配联盟的最优功率。仿真分析和性能比较表明,所提出的方法不仅可以形成稳定的联盟,与只考虑局部最优的安全性能相比较,降低了联盟的功率消耗,且提高了联盟的安全收益。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速匹配

针对无人机航拍图像快速匹配问题,传统的SIFT算法复杂度高,处理时间长,为了满足实时性的要求,提出一种改进的SIFT算法.首先将特征点的矩形区域改为圆形区域,对描述子进行降维,然后借助绝对距离和余弦相似度进行双重匹配,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配点.实验证明,改进的SIFT算法在尺度缩放、旋转、光照等情况下均有良好的匹配效果,与原算法相比,在保证匹配精度的同时很好的提高了匹配速率,验证了算法的实时性、有效性.     

基于MC56F8346的汽车ABS数据采集系统设计

设计了基于16位DSP MC56F8346的汽车ABS数据采集系统.介绍系统的设计目标分析、硬件构成及软件设计.经过硬件半物理仿真,初步验证了软硬件实现的可行性,数据采集的精度及处理速度完全可以满足汽车ABS系统的要求.     

基于输出反馈的网络控制系统随机通信逻辑设计

针对具有丢包的网络控制系统被控对象状态无法直接测量的情况,设计了状态观测器,给出了一种基于状态依赖泊松过程决定的随机通信逻辑,应用于一般结构的输出反馈网络控制系统中．提出了具有随机通信逻辑的网络控制系统的结构,建立了网络控制系统模型,利用随机点过程理论分析了系统的稳定性,进一步证明了系统的均方渐近稳定性．仿真算例表明加入通信逻辑后,在保证系统稳定的情况下,数据发送次数明显减少,有效地减轻了网络负担．     

一种电梯群控多目标调度方法

针对电梯群控系统层间交通模式下用户对电梯需求多样化的特点 ,提出了一种适用于繁重层间交通模式的多目标调度方法 ,并采用遗传算法动态优化电梯调度方案 .仿真实验表明这种电梯调度方法是有效的.