基于优化肌电特征的无声语音信号识别

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

针对传统遗传算法在解决采样点模型下的路径规划问题中存在种群进化速度慢、最终得到的最优路径偏长的问题,提出一种改进遗传算法．为提高初始种群的质量,提出自适应调整步长来限制子节点的选择范围,在这个范围内随机选取两条父代路径,在对应两节点之间形成一个矩形的子代节点搜索范围,每个范围中选取一点并依次连接得到交叉后的子代个体,避免了采样点模型下交叉点不足导致交叉无效的问题;为解决变异效果不可控的问题,以变异父节点的前后两点连线为引导,越靠近该连线的节点被选为变异子节点的概率越大,使得在变异点的选择更具有方向性．对比实验结果表明：所提出的改进遗传算法当处理基于采样点路径规划问题时可以有效提高寻路效率,最优路径收敛速度比传统遗传算法提高约60%,最优路径长度最多减少了2.42 m,比其他文献算法的最优路径收敛速度最多提高56%.     

基于遗传算法的水火弯板工艺参数预报方法研究

以钢板加工时间和铜板收缩率曲线拟合优度作为两个目标函数．建立水火弯板工艺参数优化问题数学模型,并应用权重系数变化法．将问题转化为单目标优化问题．基于分层遗传算法（HGA）,应用三次样条插值、误差分析等方法,将目标函数转化为群体中个体的适应度函数．由加热线条数、相邻加热线之闻距离（加热线间距）和加热线收缩量作为3个约束条件,构造分层遗传算法编码,并且内外层编码在遗传运算时分别采用不同的遗传算子,最终得到钢板水火弯板加工工艺参数预报结果．经算例验证,该方法可以对船体外板作出良好的水火弯板工艺参数预报．     

考虑员工移动成本的车缝生产线平衡问题

针对车缝生产线多品种小批量和自动化程度低等特点,提出了考虑员工多工序作业移动成本和为瓶颈工序增设适量设备的车缝生产线平衡问题。通过引入虚拟工作站和标准在制品（SWIP）库存概念,构建最大平衡率和最小生产节拍的双目标优化模型。最后,通过设计枚举算法和基于贪婪搜索策略的多目标遗传算法获取新增设备方案、标准在制品数量以及线平衡优化方案。车缝生产线实例计算结果表明,线平衡率及生产效率得到大幅提升,验证了模型和算法的合理性与有效性。     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...     

线性流形上广义反次对称矩阵的最佳逼近

讨论了线性流形上广义反次对称矩阵的最小二乘解,得到了解的一般表达式,对于任意给定的实矩阵A,在最小二乘解集中得到了A的最佳逼近解.     

Banach空间中2类压缩映射不动点的具误差的Ishikawa迭代序列的收敛性

讨论了Banach空间中拟压缩映射对和广义压缩映射的具误差的Ishikawa迭代序列的收敛性问题,得出了在一定条件下,这2类压缩映射分别强收敛于它们的不动点.这些结论推广和发展了已有的相关结果,使这些结果的适用范围更广.     

广义变系数Burgers方程的精确解

对双曲函数法进行了扩展,利用它找到了广义变系数Burgers方程在一定条件下的若干精确解,包括变速孤立波解和周期波解,许多解为首次所得.实例表明在对变系数偏微分方程的求解中,该法仍然是一种简便易行的方法.     

单值度量广义逆的扰动分析

本文利用有界齐性算子给出Banach空间上的有界线性算子的单值度量广义逆的扰动分析.