不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

基于过程挖掘的临床路径Petri网建模

提出基于统计α算法的临床路径Petri网模型,将Petri网和基于统计α算法的过程挖掘算法集成,从事件日志中挖掘重要信息,获得完善的诊疗流程,并在此基础上建立Petri网模型,有效实现诊疗流程的优化和改进.通过仿真数据试验,验证了本文提出的统计α算法相较于经典α算法在准确度和运行时间上有着较大的优势.并将模型运用到临床路径真实数据上,证明了模型的有效性和准确性.     

考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.     

列车轮轨黏着力在线估测计算方法

针对列车的制动防滑控制,提出黏着力的在线估测计算方法.因为黏着力不易测量,如何实时监测黏着力大小以便充分利用轮轨黏着是防滑控制的关键.建立了轮对动力学模型,并采用卡尔曼滤波器、扩张状态观测器等,以轴速和车轮等效夹紧力作为可输入量,设计了5种黏着力在线估测计算方法.采用Simulink软件平台,设置了信号噪声污染和传输延迟,并仿真了黏着力不变和黏着力变化两种工况,结果显示5种算法都能对黏着力进行估测,但综合黏着力估测的响应时间和最大误差两个指标来看,非线性扩张状态观测算法对黏着力的估测效果是最好的.最后,采用实测数据,进一步验证了算法对黏着力估测的准确性.     

混合弹流润滑系统的建模与摩擦学特性研究

为了研究粗糙表面微凸体对混合弹流润滑区摩擦学特性的影响,建立了考虑粗糙表面微凸体的弹流润滑数学模型,可呈现粗糙表面的局部接触状态。通过生成虚拟粗糙表面,分别利用K-E弹塑性接触模型和平均流量雷诺方程计算微凸体接触压力与流体动压力,并且利用快速傅里叶变换技术计算基体的弹性变形量;通过绘制润滑系统的Stribeck曲线,研究了虚拟微凸体、名义载荷、综合粗糙度和微凸体曲率半径对弹流润滑摩擦学特性的影响。结果表明:微凸体的接触压力产生基体弹性变形,使膜厚增加,导致流体动压力减小,微凸体承载比和摩擦因数增大;名义载荷增加导致低速时摩擦因数变小,润滑状态在更低速条件下从边界润滑过渡到混合润滑;综合粗糙度的减小会使Stribeck曲线向左移动;微凸体曲率半径的增大仅使润滑状态加快从边界润滑过渡到混合润滑,然而对从混合区域过渡到弹流区域几乎没有影响。     

突发错误检测重数分配算法及其电路设计

为解决突发错误信道下里德所罗门码译码复杂度高与性能差的问题,提出了一种突发错误检测的重数分配算法(BD-RCMA)。首先计算信道突发噪声占比参数,根据该参数对包含随机错误与突发错误的混合信道进行数学建模,以便从信道中获取信道软信息;然后基于子码的电平计算每一符号的可靠度与突发度并确定突发度阈值,并比较突发度与阈值得到突发错误的精确位置,实现对突发错误的检测;最后对BD-RCMA算法进行电路设计并将其应用于基于硬判决的突发错误软判决译码器架构中。仿真结果表明,BD-RCMA算法可以精确定位突发错误位置,在突发错误所包含的子码数为65~71、信道信噪比为5~9dB情况下,与低复杂度重数分配算法相比,误帧率可降低15%~45%。     

动力锂电池的混合均衡控制与能量管理

针对动力锂电池的电压不平衡问题,分析了单体锂电池的充放电特性以及电池组串联的不一致性,在现有锂电池组均衡拓扑的基础上,提出了一种将变压器均衡电路和专用芯片BQ78PL116控制的电感均衡电路相结合的混合主动均衡策略,设计了变压器均衡电路,开发了主控系统软件模块以及主控与专用芯片通信程序等,构成一个具有电池基本信息监控LCD显示、电池保护以及不一致均衡等功能的电池管理系统。通过在静止、放电以及充电状态下由变压器均衡和电感均衡构成的混合主动均衡法与纯电感均衡法的比对实验,证明了混合主动均衡法在均衡调节速度与均衡效率方面的优势。