基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化

航空业的竞争愈发激烈,高效且准确的客户忠诚度预测模型有利于提高企业竞争力.针对航空数据集存在严重分类不平衡、特征维度多等问题,提出了客户忠诚度预测模型.该模型基于自适应粒子群优化(APSO)算法得到多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林(RF)算法的输入,构建客户忠诚度预测模型.实验结果表明,该方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度.     

一种基于FCGA的GPS自适应抗干扰算法

针对GPS卫星信号功率微弱易受干扰的特点,提出了一种基于浮点数编码遗传算法(Floating point number Coded Genetic Algorithm,FCGA)的GPS自适应抗干扰算法。首先分析了自适应阵的输出信号,给出了自适应阵方向图与加权矢量的关系式。然后根据线性约束最小方差准则,得到了一个有约束的多参量目标函数,并采用浮点数编码遗传算法对其进行了优化。最后为了验证该算法的有效性,以22单元改进的均匀圆形阵为研究对象,分别对自适应阵的方向图和输出信号干扰噪声比(SINR)进行了计算机仿真。结果证明,该方法能够在多个期望信号方向保持较高波束增益,同时在干扰信号方向形成很深的波束凹陷。在强干扰情况下,输出信号干扰噪声比SINR能够保持在定值附近,而不随着输入干扰功率的增加而降低,达到了抑制干扰的设计目的。     

基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CD...     

基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制的研究与分析

目前,体育教学及体育训练主要以体力锻炼输出负载与体育教学的经验灌输为代价,存在体育锻炼及体育竞技运动周期长、损伤风险大,单一被动式体育训练及体育锻炼特征缺陷明显。为此,本文给出了一种基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制的算法,建立了了一种基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制系统,利用MATLAB进行仿真。仿真结果表明:采用神经元自适应PID控制器的跟踪精度更高,相比于传统的PID控制,位置误差缩小了50%,引入扰动时,转速波动大幅降低,抗扰动能力明显提升。实验在陇东学院体育学院实验取得良好的效果;同时,在其他的地方体育的教学和训练具有较强的借鉴意义。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

一维波方程非同位误差反馈调节

采用自适应的方法研究了带有分布谐波扰动的一维波方程的误差反馈调节问题.假设谐波扰动的频率已知,振幅未知,量测输出为左边界位移与跟踪信号之间的跟踪误差及误差导数.首先,通过构造调节器方程将原始系统变为辅助系统,将分布的谐波干扰变为边界扰动信号.其次,仅利用可量测的误差信号设计自适应状态观测器及未知参数的更新律,从而估计出...     

MIMO广播信道下的低复杂度多用户调度算法

为了解决多输入多输出(MIMO)广播信道存在大尺度衰落条件下的多用户调度问题,将zero-forcing dirty-paper(ZF-DP)发送方案和最大权重匹配方法相结合,给出了一种时分的调度算法。在此基础上,采用用户排序和减小匹配搜索范围的方法,给出了2种简化算法,并且分析和比较了它们的复杂度。仿真结果表明:与相同发送方案下的线性最优调度相比,这2种简化算法的性能差距不超过15%,而且它们的复杂度较低,易于实现,具有较高的实用价值。结果还为调度间隔、匹配搜索范围等参数的选择提供了参考。     

Discrete Time Optimal Adaptive Control for Linear Stochastic Systems

The least-squares (LS) algorithm has been used for system modeling for a long time. Without any excitation conditions, only the convergence rate of the common LS algorithm can be obtained. This paper analyzed the weighted least-squares (WLS) algorithm and described the good properties of the WLS algorithm. The WLS algorithm was then used for adaptive control of linear stochastic systems to show that the linear closed-loop system was globally stable and that the system identification was consistent. Compared to the past optimal adaptive controller, this controller does not impose restricted conditions on the coefficients of the system, such as knowing the first coefficient before the controller. Without any persistent excitation conditions, the analysis shows that, with the regulation of the adaptive control, the closed-loop system was globally stable and the adaptive controller converged to the one-step-ahead optimal controller in some sense.     

唐山矿冲击地压影响因素的主控性指标

为探明诱发唐山矿冲击地压的主要因素,采用层次分析法构建了包含3个层级的计算矩阵,其中最顶层为主控性指标层,中间层包括地质力学因素、回采工艺过程和巷道支护3个方面,最低层包含埋藏深度、地质构造等14个影响因素,根据计算结果对这些因素进行影响程度排序.研究结果表明:影响唐山矿冲击地压发生的主要因素有水平应力、地质构造、工作...     

自适应事件触发机制下饱和系统的跟踪问题

为了减少饱和非线性特性对闭环系统稳定性及性能的不良影响,采用复合非线性反馈控制镇定闭环系统,实现对阶跃信号的跟踪;采用自适应事件触发机制进行信号传输设计,减少数据传输次数,节约通信资源;针对饱和系统的跟踪问题,提出一种新型的基于自适应事件触发机制的复合非线性反馈控制律,运用Lyapunov理论,得到系统输出可以渐近跟踪参考输入的充分条件。结果表明,所提出的充分条件在保证实现饱和系统跟踪问题时,具有较少的调节时间和超调量,自适应事件触发复合反馈控制器在改善饱和系统暂态性能的同时,可以有效节约系统通信资源。