对称Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法

对称Loewner矩阵在自然科学及工程技术中有着广泛的应用,许多问题都归结为求对称Loewner矩阵及其相关矩阵的代数问题.论文通过构造特殊分块矩阵并研究其逆矩阵,给出了秩为n的m×n对称Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn)+O(n2),而通过L+=(LTL)-1LT计算的复杂度为O(mn2)+O(n3).实验数据也表明前者在用时和效率方面均优于后者.     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

多无人机模糊态势的分布式协同空战决策

针对不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的空战问题给出了一种分析方法.首先通过分析不确定环境下的无人机空战态势,建立了多无人机模糊态势的任务分配模型.然后提出了异步一致性拍卖算法,将目标收益作为竞标的依据,给出了不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的分布式空战决策方法.仿真结果表明,该算法在双方机群较大时能够实现快速收敛,提高了空战效率与资源利用率,且具有良好的稳定性和可扩展性.     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

基于命题逻辑的组件约束检测

针对组件约束数量大、复杂度高的问题，提出了一种基于命题逻辑的组件约束检测算法．通过命题符号化的过程，即通过5个联结词将日常语言中的命题转化成数理逻辑中的形式命题．该算法首次使用受限真值表的概念来描述组件约束，清楚、准确地揭示了软件组织结构、动态行为以及组件之间的转换，通过包含、否定和插入等规则来合并真值表，以解决检测组件约束时存在的冗余与冲突问题，并获得期望行为的最小组件集合，从而保证了组件约束之间相互一致．与基于规则模式表方法相比，所提算法克服了人工检测的不确定性，改善了检测的时间性能，并可将冲突错判率降低大约10％，平均处理时间降低大约33％．     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

带期望约束的Z-W法

将期望解作为一约束条件应用于多目标规划的交互方法中,提出一种基于Z-W法的解决多目标线性规划问题的新算法.与直接用Z-W法相比,该方法能优化变量的取值范围,且不需进行繁琐的计算来判别有效顶点的邻近有效顶点.从本质上改进了求解方法,使整个求解的计算速度大为提高.     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

自动驾驶车辆轨迹跟踪横向偏差影响因素研究

车辆轨迹跟踪精度是目前智能驾驶技术发展的瓶颈问题之一.影响车辆轨迹跟踪精度的因素很多,从模型离散化处理参数-采样时间间隔和初始航向角入手,研究对自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度影响规律.采用车辆二自由度动力学模型,基于模型预测控制算法(the model predictive control,MPC)控制车辆进行轨迹跟踪.仿...     

基于LDPC编码的混合转发协作模型

为有效解决LDPC编码在中继协作系统应用中存在的问题,提出基于LDPC编码的混合转发协作模型(HF-LDPC).根据放大转发(AF)和译码转发(DF)特点,当信道不好时,中继采用译码放大转发模式;而当中继完全正确译码时,中继切换到译码转发模式.同时充分发挥LDPC码字内码元间固有的相关性,通过不同的用户发送码字的不同部分,采用LDPC和-积译码算法,方案可获得分集增益和编码增益.仿真结果表明:基于LDPC 编码的混合转发协作模型性能优于其他协作模型,具有较好性能.