二机流水作业带不可用区间、工件可拒绝的调度问题

考虑了二机流水作业第一台机器带不可用区间、工件可拒绝的调度问题.所有的工件都是加工可中断的,即当某一工件在不可用区间出现之前开始加工但在机器不可用时并未加工完成,在不可用区间结束后可以接着加工.目标函数是最小化接受加工工件的最大完工时间与拒绝工件的惩罚之和.此问题是NP-难的.首先提出了一个动态规划的最优算法以求解小规模问题,并给出了数值计算实例.所提出的动态规划算法的运算时间随着问题的规模成指数增长,进而又提出了一个启发式算法,并证明了该启发式算法的最坏性能比是3.     

ZX7—125S型场效应管逆变焊机的研制

对国产ＺＸ７－１２５Ｓ型逆变电焊机的主电路和控制电路的工作过程进行了分析，提出了获得下降外特性的原理并推导出了其数学表达式，为场效应管逆变焊机的研制提供了新经验。     

机器更新决策规划中的强最优问题

在本文中，主要研究马尔科夫决策规划机器更新过程的平均目标“弱最优”“准强最优”“强最优”问题。文中把按数学期望意义下“平均”，总报酬的最优问题称为“弱最优”．同时，定义了“准强最优”“强最优”等标准。在以上三个最优的标准下，对于非齐次马尔科夫决策规划机器更新问题，提出并解决了“弱最优”，“准强最优”，“强最优”在全体马氏策略类Πｍ上相互等价。     

基于主成分分析和支持向量机的效能评定

简述了武器系统效能评定的各种方法,并分析了其特点。建立武器系统参数效能模型,首先要挑选特征参数,提出了采有主成分分析方法选择武器的特征参数。利用支持向量机建立了武器系统参数效能模型,通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机方法比较精确和简单。     

弧焊机器人工作站中数控变位机的研制

1 前言 我们在研究开发弧焊机器人柔性加工单元的过程中,从德国引进了一台弧焊机器人,为使其充分发挥作用,故研制了一台供其使用的数控变位机,现就有关构成、技术参数和控制系统作一介绍。2 数控变位机的构成该数控变位机的机械部分由三部分构成：工作台回转装置、工作台倾斜装置和机架,如图1所示。2．1 回转装置工作台可360度正反转,为保证其具有较高的回转精度及重复定位精度,采用了以下设计：在末级传动链选用了精度较高的内啮合齿轮传动副,保证具有较高的传动效率和较大的减速比,同时也获得了较高的传动精度;传动系统选用交…     

基于PC机的多客户响应实时数据采集系统

为解决一种基于PC网络的数据采集系统如何响应多个分散客户对实时数据采集的请求问题，建立了一个数据采集端响应的模型，提出了一种利用操作系统的多任务，程序多线程、时间片分隔法以及缓冲区非空触发法等实现上述功能要求的方案，实现了多个客户端实时数据请求的响应，为硬件资源的共享和以数据采集为基础的虚拟仪器的建立提出了一种可响应多用户请求的解决办法。     

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

径向基SVM核参数混沌优化及工程应用

采用混沌优化算法,对支持向量机回归建模中的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数.结合直线电机结构参数与性能输出模型的建模实例,证实了所研究方法用于工程建模是有效的.     

基于核可能性c-均值算法的支持向量机

提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题.其基本思想是:用核可能性c-均值算法对每个模式类训练样本进行聚类,得到不同的可能性度量值,根据得到的可能性度量值对训练样本进行修剪,删除具有较低可能性度量值的训练样本,最后用生成的新训练样本训练支持向量机.实验结果表明,该算法可以有效地解决由噪声和孤立点引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题.     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.