一类混合时滞系统的混沌同步与应用

针对一类混合时滞系统的同步性问题,提出了这类系统混沌同步的一般化结果.利用Lyapunov函数,结合不等式技巧及驱动-响应方法,通过一个控制律来实现两个可辨识混合时滞系统的状态同步,并获得了实用的构造性代数条件,使得混沌同步的研究结果一般化,推广了已有结果.讨论了所获得的结果在生物学及神经网络中的应用,得到相应的同步控制充分性条件,进一步扩展了已有结果.     

一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

多关节机器人的全局快速终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种全局快速终端模糊滑模控制方法.该方法根据滑模控制原理,采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,并利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性.     

Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*

The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations.     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

一种促进PSO全局收敛的参数调整策略

模拟鸟群捕食行为的粒子群算法存在早熟收敛问题。理论和实验都证明了粒子群算法参数确定局部搜索能力与全局搜索能力的比例关系,对算法的收敛能力影响极大。对现有的参数调整策略进行了分析,指出了存在的问题。借鉴免疫机制中的多样性和变异理论,提出一种新的参数调整策略,该策略基于抗体的亲和力和粒子的聚集程度来确定粒子的最优适应值变化率及算法参数值。对经典测试函数的实验结果表明,提出的参数调整策略使算法的全局收敛能力得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。     

基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法

群体评价中已有的信息集结算子都没有考虑到信息分布的疏密情况,且其评价信息又通常为二维数据,为此,提出了一种基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法.定义了二维密度加权算术平均(TDWA)算子和二维密度加权几何平均(TDWGA)算子2种新的集结算子.将新算子应用于群体评价的信息集结中,并分别给出了群体评价(二维)数据的分组与群体密度权向量的具体确定方法.最后,给出了一个具体的集结算例.     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

从众心理引起博弈策略的同步振荡

在著名的博弈模型"石头-布-剪刀"模型中加入从众心理的影响,考察从众心理对系统动力学的影响. 其中对利益的渴求和从众心理两个机制相互竞争.从复杂系统科学的角度来看,从众心理在网络中的个体之间起到了很好的耦合作用.当从众心理占据上风时,这种耦合作用可以引起个体之间博弈策略的同步振荡,进而形成宏观的振荡现象.在社会学的某些领域中,这种宏观振荡往往造成不良的后果.所以,如果期望一个稳定的多样策略共存的状态,就要尽力降低从众心理对策略选择的影响.     

基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

针对机载设备电子电路故障状态测试数据少、整体测试数据不均衡的问题,提出了一种基于样本重采样的数据预处理方法。首先,采用超限学习机对原始数据集进行训练以挑选出分类准确的样本。然后,对其中的少数类和多数类分别采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)进行过采样和局部密度欠采样处理;并将错误分类的多数类样本作为干扰因素进行删除。通过以上两种手段可以均衡数据集,并控制数据规模防止过拟合,提高对故障样本的检测率。实测数据处理结果表明,相比于其他重采样算法,所提算法整体效果优良且稳定,对电子电路故障诊断具有一定的应用价值。