车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

相移数字全息技术中相移误差对全息图数字重现的影响

在相移数字全息技术中，分别采用二步算法、三步算法、四步算法及全息数字相减技术，实现了对相移数字全息图数字的重现．通过对比由于参考光束的相移误差在不同情况下重现像的质量，表明二步算法比已有的算法能得到质量更好的重现像．     

三Ⅰ算法的统一形式

给出了正则蕴涵算子的概念,证明了Lukasiewicz算子、Godel算子、乘积算子和R0-算子都是正则蕴涵算子-针对这种正则蕴涵算子建立了FMP和FMT的三Ⅰ算法的统一形式,相应地三Ⅰ解可用一般的伴随对((×),R)中的左连续三角模(×)和正则蕴涵算子R统一表达;指出在Godel的意义下,Zadeh关于FMP的CRI算法可以纳入到这种统一形式之中;给出了α-三Ⅰ算法的统一形式,得到了关于FMP和FMT而言的α-三Ⅰ算法的对偶性结论.     

基于TOP233Y芯片的多路输出开关电源

介绍了一种采用TOP233Y芯片设计的多路输出反激式开关电源．根据TOP233Y芯片的特性给出了单端反激式开关电源的工程设计方法，并阐述了PCB印刷线路板的设计要点。     

基于组合神经网络的雷达弱信号检测

本文提出了一种基于组合RBF神经网络与混沌理论的弱目标检测算法。运用RBF神经网络的特点,将非线性预测模型的建立归结为预测误差的最小化问题,再对误差的控制建立合适的非线性预测模型。经仿真研究表明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于切换多模型小波网络的非线性动态系统控制

为了提高非线性动态系统的性能，提出了多模型小波网络方法，并详细介绍了多模型小波网络的结构．用多模型小波网络对非线性系统进行建模与控制，在仿真试验中将其与单小波网络进行对比，结果显示多模型小波网络控制的均方差为0．158，单小波网络控制的均方差为0．374．试验结果证明多模型小波网络方法控制精度高，响应速度快，其控制性能优于单小波网络。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

多气体传感器信号样条回归分析

回归分析研究某一变量和其他有关变量的依赖关系 ,它利用观测数据建立变量之间的回归模型 ,并做出预报和控制 .目前 ,回归分析已广泛应用于工程、经济、金融、生物和医学等领域 .将样条回归分析方法用于电子鼻系统中多气体传感器信号的信息处理 ,针对牛肉样本建立了牛肉新鲜度样条回归模型 ,并对该模型进行了回归分析 ,给出了牛肉新鲜度预报值和估计区间 .研究结果表明 ,样条回归分析适用于电子鼻系统在牛肉新鲜度检测中的信息处理     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.