神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法

针对资源受限工程调度问题的特点，设计了一种改进的遗传算法，对算法的编码方式和解码规则，适值函数，遗传算法、初始种群的产生方法进行了详细的说明，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了大量的测试，分析了算法参数和问题参数对算法效果的影响，取得了令人满意的结果。     

ISAT方法在射流火焰PDF计算中的应用

描述了一种应用于湍流反应流场中，用以减少化学反应计算时间的有效方法——当地自适应建表方法，并对之做了改进，使其可以适用于变时间步长环境下的计算流场．应用此方法计算甲烷／空气湍流射流扩散火焰问题，结果显示同直接数值积分方法比较，当地自适应建表方法可以在保证满足计算精度要求的条件下有效的减少化学反应计算时间．     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。     

A Nonprecedence－based Query Schedule Algorithm on Heterogeneous Multiprocessor System

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多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

面向时间敏感网络的安全感知调度方法

时间敏感网络（TSN）中信息的真实性是系统的关键安全要素,然而直接引入传统安全认证机制会导致系统可调度性和实时性大幅降低。现有的方法仍存在适用场景少、资源消耗高等问题。针对这些问题,文中提出了一种面向TSN的安全感知调度方法。首先基于TSN流量特性设计了一种时间有效的一次性签名安全机制,为消息提供高效的组播源认证;然后提出相应的安全模型对该机制进行评估,描述安全机制对任务和流量的影响;最后对提出的安全感知调度方法进行数学建模,在传统调度约束的基础上,增加了安全机制相关的约束,同时以最小化应用端到端时延为优化目标,使用约束规划进行求解。仿真实验结果表明：改进的一次性签名机制的引入可以有效保护TSN中关键信息的真实性,且对调度的影响有限;在多个基于真实工业场景生成的不同规模测试用例中,产生的应用端到端时延平均仅增加13.3%,带宽消耗平均仅增加5.8%;与其他同类型方法相比,文中方法的带宽消耗更低,更加适用于有严格带宽限制的TSN。