基于单亲遗传算法的飞行机组指派技术

航空公司机组人员指派是一个NP疑难问题.现在航空公司的排班工作存在着排班人员工作量大,排班过程效率低,值勤成本高,排班结果机组人员不满意等等的问题.为解决这些问题,采用单亲遗传算法,利用计算机技术,对机组人员进行合理的排班.通过与改进遗传算法进行比较,单亲遗传算法收敛速度更快,能够得到更合理的机组指派结果.     

一类分数阶超混沌系统的修正函数投影同步

对一类具有未知参数的分数阶超混沌系统进行研究,当系统参数分别取某一定值时,系统表现出混沌性态.通过构造适当的响应系统,设计了一种自适应广义投影同步的控制方案.选取合适的控制器以及自适应控制率,利用分数阶微分系统的稳定性理论,证明了驱动系统和响应系统最终实现自适应广义投影同步,并可以对不确定参数进行估计.最后,利用Adams-Bashforth-Moultom算法,对文中的结论进行数值仿真,其结果说明了该方法的有效性和可行性.     

一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.     

基于数据加密技术网上办公系统的研究

首先分析当前比较流行的数字签名算法,着重介绍MD5与RSA算法,讨论如何对两者的优点加以利用,如何通过互补避免两者的缺点所带来的一系列问题,以及如何在利用两者的同时加入一些控制因素,加强数据在网上办公系统传输中的安全性.接着讨论数字签名在电子公文中的实现与应用,利用发送方与接受方之间比较严密的应答协议,克服了单纯利用数字签名带来的弊端,介绍了如何利用两者的优势互补再配合科学的封装机制,利用传送协议实现包含数字签名的公文在网上安全传输,并且提供了一种有效的认证机制,接着介绍电子公章在公文流转中的软件方案.通过对BMP图像数据位的读写分析,结合公文流转的特点以及MD5加密算法,实现用户对电子公文的加盖公章操作.对网上办公系统进行研究分析,创建了一套安全的网上公文流转方案,结合公文审批、申请等网上办公的方法,利用前面讨论的安全机制,完成了基于数据加密技术的网上办公系统.最后对这套网上办公系统的源文件的注册加密技术展开讨论,从而实现对文件的底层保护,避免程序文件被破解而产生的整个办公系统的安全问题.     

分数阶超混沌Chen系统的RBF神经网络自适应滑模同步

针对分数阶超混沌系统的同步问题,通过设计一个新型含分数阶滑模面的RBF神经网络自适应滑模控制器,应用滑模控制和主动控制原理实现分数阶超混沌Chen系统的驱动系统和响应系统间的同步.在RBF神经网络控制方案的基础上引入分数阶滑模控制器以提高系统的鲁棒性,并在分数阶滑模控制器中增设自适应参数使得控制律在迭代过程中找到合适的切换增益,免除繁冗的人工调参过程.根据Lyapunov稳定性定理证明了该方案下系统的稳定性.当存在外部干扰时,将RBF神经网络与分数阶滑模控制相结合,更利于系统在迭代过程中找到最近似的权值,并通过补偿控制降低干扰对控制系统的影响.数值仿真结果验证了该控制方法的鲁棒性及有效性.     

方次数是3的capable 3群

为研究p-群结构,运用循环扩张理论,详细讨论了方次数是3的3⁵阶capable群的分类.本文所得结果为深入研究p-群结构及其他一些相关数学问题提供了依据.     

基于FFT算法的低频信号失真度测量装置优化设计

总谐波失真（THD）是运算放大器、功率放大器等器件的主要衡量参数之一．设计以TMDSSK3358开发板为硬件基础,以FFT算法为核心的高精度快速信号失真度测量装置．传统的模拟测量法不仅硬件设计复杂,且性能受限于滤波器．该设计利用AD转换实现模拟信号与单片机可接收的数字信号转换,采用FFT（快速傅里叶变换）实现信号的时频转换,通过获得幅频信息进而得到各个谐波的功率,最后所测的THD值通过TMDSSK3358开发板上的液晶屏模块显示．测量结果表明,该设计在频率为1kHz时测量精度误差小于0.05%,失真度测量与显示用时不超过10s．与传统的信号失真度测量装置对比,在简化硬件复杂度时,速度更快、精度更高,为FFT算法应用于失真度测量提高新的研究思路．     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...     

可视动目标逐步求精分割技术研究

运动目标识别跟踪系统中 ,目标分割是至关重要的处理环节。由于目标阴影、碎块等因素 ,估计精度受到影响 ,甚至导致跟踪的失败。提出了目标形状波动度的概念 ,并将其作为目标识别特征 ,利用最大似然估计准则 ,对目标初始区进行逐步求精估计。该算法简练实用 ,能有效地提高估计精度 ,为确保目标可靠性跟踪提供了新的手段。