基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

基于混杂系统的温室天窗温度系统建模

温室天窗温度系统可以看作是一个混杂动态系统,由于天窗的动作与控制对象温度之间的关系可以通过温度状态的值和操作约束来确定。在建立温室温度系统机理模型的基础上,将对于温度控制的操作约束和温室天窗开关动作等以命题逻辑表述,并将这些命题逻辑转化为混合整数线性不等式,然后引入辅助变量,将辅助变量和不等式约束统一到温度系统的离散状态空间模型中,构成了温室天窗温度的混杂逻辑动态模型。仿真试验表明,所建立的温度混合逻辑动态模型能较好模拟和控制室内温度。     

混合交通运量分布与均衡配流组合模型研究

运量分布与交通分配是交通规划中的两个关键问题 ,但现有模型在我国城市交通规划的实际应用中存在不少问题。本文基于我国城市混合交通的特点 ,借助于 share需求模型 ,建立了混合交通运量分布与平衡分配的极值模型 ,并利用最优化原理证明了模型的最优解等价于 Wardrop的用户平衡原则且最优解是唯一的。最后利用方向搜索法得到该模型的算法     

基于递归算法的一类带缓冲区的混合生产调度

提出一种带缓冲区的混合生产的调度模型。通过缓冲区状态的扩展,将所建立的混合生产调度模型标准化,并在递归技术的基础上,利用混合整数规划方法求解,实例的仿真证明了本文方法的可行性与有效性。     

时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究

应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。     

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。     

Improved hybrid position/force controller design of a flexible robot manipulator using a sliding observer

An improved hybrid position/force controller design of a flexible robot manipulator is presented using a sliding observer. The friction between the end effector and the environment is considered and compensated. For systematic reasons the controller is designed taking into consideration the rigid link subsystems and the flexible joints. The proposed control system satisfies the stability of the two subsystems and copes with the uncertainty of robot dynamics. A sliding observer is designed to estimate the time derivative of the torque applied as input to the rigid part of the robot. For the stability of the observer, it is assumed that the uncertainty of the observed system is bounded. A MRAC algorithm is used for the estimation of the friction forces at the contact point between the end effector and the environment. Finally simulation and experimental results are given, to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.     

基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计

对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.     

基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别.PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有雏数低,运舅速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征.模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性.理论分析和实验结果表明,在平稳和非平稳背景噪声环境下,当信噪比大大降低时,此方法比MFCC-GMM方法的识别率平均提高了12.2和14.9个百分点.