舰船装备维修费单项预测集对分析与组合建模

根据集对分析的基本原理,结合基于误差大小的集对分析组合预测,给出了基于误差方向的集对分析组合预测和基于模型性能的集对分析组合预测;针对基于误差大小的集对分析组合预测建模过程中,从关联度的确定到组合权重的计算过程相对复杂、难以理解,推导简化了组合预测权重计算过程;针对集对分析中同一度为0时导致组合预测模型信息丢失的问题,提出了一种基于折扣的同一度、差异度、对立度转换处理方法。最后算例说明了该方法的有效性。     

基于单部半实物雷达的分时组网仿真方法

提出了一种实用的半实物雷达分时组网仿真方法,有效解决了在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.提出了一种基于分段曲线拟合的异步航迹关联算法,将航迹关联问题转化为空间曲线的相似性判别问题.该方法已成功应用于某雷达对抗仿真系统中,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种蓝牙微微网视频流媒体MAC层调度算法

为了在带宽有限并且异构的蓝牙微微网中提供高质量的视频流媒体服务,提出了一种适合视频流媒体传输的MAC层数据调度算法.通过对视频流进行建模,在传输之前计算出数据包对于视频流解码质量的重要性,传输时依据数据包的重要性进行MAC层调度,以实现所有Slave整体解码质量的最优化.仿真实验结果表明,所提出的算法比其他算法能够更加优化地分配网络资源,并显著提高了微微网中所有Slave的整体解码质量.     

Learning-based force servoing control of a robot with vision in an unknown environment

A learning-based control approach is presented for force servoing of a robot with vision in an unknown environment. Firstly, mapping relationships between image features of the servoing object and the joint angles of the robot are derived and learned by a neural network. Secondly, a learning controller based on the neural network is designed for the robot to trace the object. Thirdly, a discrete time impedance control law is obtained for the force servoing of the robot, the on-line learning algorithms for three neural networks are developed to adjust the impedance parameters of the robot in the unknown environment. Lastly, wiping experiments are carried out by using a 6 DOF industrial robot with a CCD camera and a force/torque sensor in its end effector, and the experimental results confirm the effecti veness of the approach.     

影响遗传规划基因内区的因素分析

通过众多的试验和分析 ,证实遗传规划的个体中存在基因内区 ,它对进化的收敛既有积极作用也有消极作用 .文中通过对有关遗传操作方法和参数的研究 ,定性地分析了它们对基因内区的影响 ,并指出抑制基因内区消极作用的途径 .     

IGCC发电-甲醇联产系统的协调控制分析

研究了IGCC－甲醇联产系统的调控特性，提出了IGCC－甲醇联产系统协调控制的概念。从整体上对IGCC－甲醇联产的控制系统进行了探讨。     

动态联盟合作伙伴的选择过程与方法

动态联盟使企业具有快速适应不断变化的市场需求的能力。企业组建动态联盟 ,首先就面临着合作伙伴的选择问题。由于盟员选择过程的复杂性 ,一些非结构化的优化方法得到应用。本文讨论了动态联盟合作伙伴的选择过程和基本方法 ,并研究了应用遗传算法和聚类方法实现盟员选择 ,指出了遗传算法选择盟员的不足之处以及聚类方法的优点。     

末制导雷达目标与诱饵的联合参数估计和辨识

拖曳式诱饵干扰条件下目标与诱饵的参数估计和身份辨识是制导雷达实现精确打击的前提条件。不可分辨角度范围内的目标和诱饵引起导引头雷达回波的干涉混叠,导致常规测量方法失效。当目标和诱饵处于相邻的两个匹配滤波采样点之间时,这些采样点所包含的信息将有助于参数估计的获取。通过充分挖掘两个连续匹配滤波采样点所包含的特征信息获得接收回波的概率分布,结合干扰形式和特点采用改进的粒子群优化方法从最大似然估计的角度获取目标与诱饵的对应参数,实现删除二者的身份辨识。各种条件下的仿真实验验证了方法的有效性。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。     

二滩水电站虚拟环境的实现

简要介绍了虚拟环境的基本概念,阐述了二滩水电站的虚拟环境在ＳＧＩ工作站平台的实现过程。