连续型模糊PID复合控制器在直流位置伺服系统中的应用

为了实现直流位置伺服系统的高速和高精度位置控制,针对实际伺服系统中存在的非线性、强耦合等各种不确定因素,提出了一种连续型模糊控制算法,以抑制各种非线性因素对被控对象的影响,同时引入传统的PID控制器,进一步改善了系统的稳态性能.通过实际运用表明,该连续型模糊PID复合控制器可以明显地提高直流位置伺服系统的动态性能和稳态精度,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于图论算法的微博好友圈及消息发布方案研究

以微博用户为顶点,建立用户关注关系的顶点赋权有向图模型,把寻找微博中的最大好友圈问题转化为有向图的最大有向完全子图问题,而选择发布某消息的用户数最少的方案问题转化为寻找有向图的最小支配集问题.采取用户间关注关系0-1矩阵及好友关系的无向图,应用启发式着色算法求解无向图中的最大完全子图,计算出最大好友圈.根据消息传播关联的0-1矩阵,应用有向图的最小支配集的优化算法,求解最小支配集,得出了发布某消息的用户数最少的方案.     

基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。     

乘积季节模型在广西居民消费价格指数预测中的应用

以广西2000年至2013年月度居民消费价格指数为研究对象,利用差分运算剔除季节效应和长期趋势效应,建立乘积季节模型ARIMA,并将拟合值和实际值进行比较。结果表明:该模型拟合值与真实值的绝对误差百分比控制在2%范围内,模型拟合效果较好。最后,利用模型对广西2014年1月至5月居民消费价格指数进行预测,预测结果为政府及相关部门运用宏观调控将物价维持在一个合理水平提供参考。     

l_q稀疏正则化理论及其在热传导反问题中的应用

lq(0q≤1)稀疏正则化在实际应用领域已经得到了广泛的应用。在信号处理领域,简单的迭代算法能够得到满意的重构结果,但是,针对较为复杂的偏微分方程反演问题,利用这些算法进行反演往往很难达到最佳的重构效果。将已有的迭代算法进行改进,并将其应用到热传导反演问题中,通过和标准的吉洪诺夫正则化方法进行比较,说明lq稀疏正则化方法和改进的迭代算法的优点。     

结合Sobel和人工蜂群算法的边缘检测方法

在图像边缘检测中,阈值的选择很重要。针对Sobel算子在阈值较低或较高时,会产生虚假边缘和丢掉一些边缘的情况,提出一种结合Sobel和人工蜂群(ABC)算法的方法。该方法先用Sobel方法得到梯度值,再使用ABC算法搜索出最佳阈值,进而利用这个阈值完成对图像的边缘搜索。仿真实验的结果显示了该算法比传统方法好,能够获得更好的边缘。     

5种外汇储备资产币种的投资组合

选取对我国外汇储备资产影响较大的美元、欧元、日元、港元、英镑等5个币种为研究对象,对2006-08-01--2010-04-08的汇率数据进行分析,从投资组合理论的角度出发,用预测值取代算术平均值来衡量各币种的汇率收益率,得出各币种的投资组合.     

基于高性能射线跟踪的高铁车站场景5G-R网络优化技术

针对目前反复路测及人工调试方式难以实现准确高效的铁路无线网络优化要求的弊端,面向5G-Railway(5G-R)频段,在高铁车站这一典型通信场景下,通过三维场景建模和射线跟踪技术,以提升无线网络优化效率和精度为目标,研究了不同反射、散射阶数与接收功率的关系,提出了面向车站场景的反/散射阶数功率增长模型和基于散射体空间分布及多径能量特征的无线网络基站参数优化算法.研究结果表明：本文提出的模型能够支撑射线跟踪传播机理的选择,保障网络覆盖预测结果的准确性;优化算法将车站场景的网络达标覆盖率较优化前提升了8.92%,验证了算法的可行性.研究成果可为完善我国智能铁路技术提供参考.     

基于生产间歇改进Elman的转炉煤气发生量预测

针对钢铁企业转炉煤气发生量间歇时长波动大,预测精度低的问题,基于生产间歇特征分类,提出基于混沌映射粒子群算法（CPSO）优化Elman神经网络的转炉煤气发生量预测模型（CPSO-Elman）。提取转炉煤气发生量时间序列中生产间歇特征,并根据间歇时长进行分类;引入经混沌扰动改进的PSO算法优化ENN的初始权值和阈值,利用非线性更新的惯性权重以平衡全局搜索与局部搜索能力,并在粒子初始化中添加了混沌映射;构建CPSO-Elman转炉煤气发生量组合预测模型;在预测未来时间内间歇时长基础上,预测转炉煤气发生量。仿真结果表明：所提方法在预测精度上比未经过优化而预测的方法提高了5%左右。     

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.