基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

火电厂锅炉先进控制与优化策略研究

在简述先进控制与优化理论思想基础上，详细阐述了一种应用于电厂锅炉的先进控制工作站ACMP，及其在PID自动整定、主蒸汽温度和压力的预测控制、在线燃烧优化控制等方面的应用，估计了此策略在电力企业的应用前景。     

一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器

提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器，该检测器以最小平均输出能量为准则，把盲检测问题转化为优化问题，利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明，该检测器在性能上优于传统的检测器，且计算量少，收敛速度快，便于实时处理。     

Q∝(△Tn)时不可逆卡诺制冷机的生态学性能优化

利用有限时间热力学理论，综合考虑热阻、热漏及其他内不可逆性，研究传热规律服从Q∝(△T^n)时不可逆制冷机的生态学优化性能，并由数值算例对不同损失、不同传热规律情况下的卡诺制冷机性能变化规律进行了比较。     

计算结构可靠指标的循环逼近法

基于几何原理,建立了可靠指标的新优化模型.对于任何类型变量,该模型均无需计算其当量正态分布的平均值和标准差.将循环筛滤思路引入到该优化模型中,提出了循环逼近法.经算例验证,该算法简便实用,可以快速逼近并确定验算点、求解可靠指标,且具有令人满意的计算精度,为结构可靠指标计算提供了新的有效途径.     

黄孢原毛平革茵产锰过氧化物酶培养基优化

黄孢原毛平革菌(Phanerochaetechrysosporium)5.776在限氮高锰培养基中产生较高的锰过氧化物酶。通过对初始发酵培养基的优化条件研究,对原培养基进行优化/g·L-1):葡萄糖,10;酒石酸铵,0.37(2mmol);吐温80,1;Mn2+,9.9×10-6;于34℃静置培养5d;产MnP活力达1200U·L-1,比优化前提高了近17倍。     

一类带Gauss白噪声的随机信号传递系统的优化建模与系统分析

运用随机控制理论与方法 ,提出并研究了一类带Gauss白噪声的随机信号传递系统的数学建模与优化问题 .对在这类信号下的可容许编码函数与译码函数进行了最佳运算与优化分析 ,得到了该状态下的两个最佳控制数学模型 ;给出了此类随机信号传递系统的最佳编码与最佳译码的建立方法 ,为进一步提高该类信号传递系统的效率提供了一种理想的数学处理方法     

可执行代码级优化器生成框架

编译基础设施生成的编译器对与目标机特征相关的优化支持不足 ,同时嵌入式应用系统的发展要求高质量的目标代码 ,为此 ,提出一种可执行代码级优化器生成框架EOGF (executable optimizer generation framework) ,以及该框架的关键支撑技术。与现有的编译器生成工具相结合 ,如 GCC(GNU com piler collection) ,可以实现高质量编译器的快速开发 ,并可以方便地充分利用目标机特点进行相关优化 ,提高目标代码质量。实验结果证明 ,EOGF是一个简便、灵活且有效的可执行代码级优化器生成工具     

二次型性能的优化降阶控制器设计

在静态输出反馈控制器设计的基础上,设计线性系统在二次型性能指标下的优化降阶动态输出反馈控制器.动态反馈控制器可表示为一个最优降维状态估值器和一个最优静态反馈增益阵.控制器的输入阵,可用全维控制器输入阵的一个线性组合来表示.通过求解利用降维状态观测器的静态输出反馈,可得到降阶控制的最优反馈增益阵.最后,通过一个例子,说明本文提出的给定解控制器设计方法.