求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.     

一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取方法

提出了一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,该方法由Holder不等式演化而来,故称之为Holder系数法。给出了Holder系数的定义,描述了基于Holder系数的特征提取算法。实验结果表明了Holder系数法的良好特性。可以看出Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,为工程应用提供了多种有效选择,并且当Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以得到更好正确识别率。     

基于扩展Petri网的建筑产品设计过程工作流模型

针对建筑产品设计过程工作流的动态性和不确定性的管理与控制,提出基于扩展Petri网的建筑产品设计过程工作流模型,并以一般商用办公楼的设备设计过程为例构建模型,应用CPN Tools仿真软件进行仿真分析和过程优化.结果表明,提出的工作流模型对建筑产品设计过程管理和优化具有明显效果.     

喷气/偏置动量轮联合微小卫星三轴稳定控制

针对偏置动量轮加喷气的微小卫星姿态控制方案,给出了LQG和Lyapunov控制的两种三轴稳定控制方法.首先以轨道系为参考建立了卫星、偏置动量轮以及喷气系统模型,在此基础上设计了两种喷气/动量轮联合控制律.仿真结果表明两种控制方法,将动量轮和采用PWM技术的喷气系统进行联合控制,与单独动量轮俯仰控制、喷气进行滚动-偏航控制的传统方法相比较,具有更高的控制精度,并且减少喷气系统的燃料消耗,同时还可以减少动量轮饱和的机会.     

微带阵列互耦的时域有限差分法(FDTD)仿真

在微带阵列天线中,贴片间的耦合是阵列性能下降的一个重要原因,对互耦进行正确的评估、计算,有助于深入了解阵列特性并指导设计工作.采用时域有限差分(FDTD)法计算微带贴片间的互耦系数,其中采用非均匀网格对天线进行网格剖分,并引入了电阻性电压源,在保证计算精度的前提下,大大节省了计算空间和计算机时间.利用N端口网络知识通过简单计算即可得到互耦系数,与传统方法相比降低了计算、编程难度,计算结果与矩量法及测量结果基本一致.     

战略导向预算管理的系统观

作为实施企业经营战略的有效工具,战略导向的预算管理具有重要意义,是在环境分析的基础上,联结战略与业务流程的重要工具。根据一般系统论的基本原理,探讨了企业竞争战略与预算管理之间的静态匹配和动态调适关系,战略导向的预算管理是一个包括预算编制、预算监控、预算考评与预算改进的整体集成的闭环系统,并具有战略陈述、战略执行、战略检查和战略学习的系统功能。     

末段脉冲修正迫弹攻击区建模与仿真

为了确定采用激光半主动制导的末段脉冲修正迫弹的攻击区域,建立了导引头目标捕获域模型,分析了迫弹受到的脉冲控制力及控制力矩,推导出六自由度有控弹道方程组,给出了脉冲最大修正区域模型,并提出了攻击区建模和仿真的方法.利用上述模型对给定启控条件下的攻击区进行了仿真计算,得到了不同导引头参数及不同脉冲冲量作用下的攻击区域图.结果表明,提供的模型及仿真方法适用于该类弹箭攻击区的求解,对于导引头、脉冲发动机的设计也有一定的参考价值.     

基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模与仿真

产品设计过程的工作流管理是产品设计的核心管理过程,直接影响着项目的开发周期和整体效益.为实现对产品设计过程工作流动态性和不确定性的管理与控制,在研究工作流结构化建模相关问题的基础上,提出基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模方法,定义了基于Petri网结构化建模的七种基本结构模块,确定了顺序、重叠、迭代、耦合、分支和连接模式为工作流结构化建模核心模式.以某办公楼的设备详细设计过程为例,进行工作流结构化建模和仿真分析,验证基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模方法的正确性和有效性.     

引导滤波与视觉感知结合的自然场景轮廓提取

为更好地解决复杂背景下非结构化自然场景对象的轮廓提取问题,提出了一种引导滤波与视觉感知机制相结合的方法。通过改进的加权引导滤波方法对输入图像进行预处理,在去除图像中噪声的同时,保留和突出图像中物体的轮廓信息;之后采用基于非经典感受野视觉机制的背景抑制和轮廓增强算法进行处理。给出了完整的处理流程,阐述了各部分算法的实现步骤。通过最后定性和定量的实验对比,所提出的算法在效果上优于以往的同类算法,为进一步自然场景轮廓提取的实用化改进和视觉感受野仿生图像处理提供了一种思路。     

基于近似逐次超松弛预处理的自适应CQ算法

在处理基于不完全数据重建的不适定反问题时, 针对预处理CQ算法存在的不足, 提出了一种近似的逐次超松弛自适应预处理矩阵选择策略. 该方法利用近似特征值矩阵在处理矩阵相乘和求逆中的优势, 将正则化与超松弛预处理方法合, 通过迭代逐次逼近预处理矩阵, 并给出了算法的自适应步长. 结合稀疏角度CT图像重建问题, 给出了算具体实现步骤, 通过仿真可以验证: 该策略可以使预处理CQ算法有较快的收敛速度; 当存在噪声时,也可以较好地通过提前停止迭代来提高重建精度. 该策略为预处理CQ算法在不完全数据重建领域的应用提供了参考.