短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

基于核岭回归的非线性系统辨识及其应用

利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,提出一种新的直接优化的非线性核岭回归算法.与SVM算法相比,该方法的特点是通过对二次损失函数的优化计算,简化了不确定参数的数量,而且由于采用直接优化计算,能有效减少建模的时间,提高计算效率.仿真实验结果和对航煤干点的软测量应用结果都验证了该算法的有效性.     

基于色彩相似性的自适应多窗口立体匹配

分析比较了应用彩色图像进行立体匹配的三种不同颜色相似性测度,并采用了匹配效果较好的策略.然后把这种颜色相似性测度应用到区域匹配方法的多窗口选择和自适应窗口尺寸缩减当中,使用SSD方法实现了彩色图像的立体匹配.实验结果表明,该方法具有更高的匹配精确性.     

基于KLD采样的自适应UPF非线性状态估计方法

针对标准UPF算法存在的计算量大、实时性差的问题,设计了一种利用KLD采样在线实时改变粒子个数的自适应UPF算法.该算法的核心思想是利用KLD采样原理,根据预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,减少对滤波算法没有帮助的粒子,仅保留保证滤波估计精度所需的最少粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高算法的实时处理能力.最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法.     

细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用

提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法.它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型.通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法.比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性.     

基于PIλDμ控制器的一种线性系统辨识方法研究

近年来,分数阶控制研究愈来愈被关注.传统系统参数辨识算法主要基于在某种意义下的最优数据拟合思想,往往比较复杂、计算量大.我们将辨识误差的抑制问题,看作是以误差方程来描述的系统的状态渐近稳定性来处理,从而将反馈控制的思想引入辨识算法中,提出了一种基于分数阶PIλDμ控制器的线性系统参数时域辨识算法,给出了递推算法的详细推导,并用已知系统仿真验证了算法的有效性.该算法简便、计算量小.仿真结果表明,该算法优于传统最小二乘法.     

粒子群算法在航空发动机部件模型求解中的应用

将粒子群算法引入发动机部件模型的求解中,利用粒子群优化算法的群体智能和记忆功能,克服了插值法和N+1残量法在求解发动机模型时对初值的敏感性.针对发动机部件模型中非线性方程和共同工作方程组的特点,对基本粒子群算法采用不同的改进措施,得到两种改进粒子群算法HPSO1和HPSO2.仿真结果表明,改进粒子群算法求解发动机部件模型具有更好的收敛性和更快的收敛速度.     

自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

强机动目标跟踪的两种MM算法设计与比较

现代舰艇反导中,及时、准确、有效地跟踪强机动的反舰导弹是反导武器系统中的一项关键技术.基于反舰导弹末端蛇行机动的运动特征,设计目标蛇行机动为直线运动模型和转弯运动模型的组合,并引入到构建的具有变结构的自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和固定结构的固定网格交互多模型(FGIMM)算法中,在给定的初始条件下,运用MATLAB进行Monte Carlo仿真实验,比较分析了AGIMM算法和FGMM算法的跟踪性能.结果表明:针对目标蛇行机动的强机动情况,所构建的AGIMM算法比FGIMM算法的估计精度高、位置和速度估计波动小,稳定性好,适应性强,具有一定的工程应用价值.     

自组织团队创新的机理及管理研究

本论文的目的在于探讨企业创新管理中的团队自组织创新机理及其“有控自组”的管理模式。论文提出了智能型复杂自适应系统理论（ICAS）是自组织团队创新的理论基础;使用ICAS理论分析和解释了自组织团队创新的机理;提出了自组织团队创新管理的“有控自组”模式及其实施策略;文章总结了自组织团队创新的机理及其“有控自组”管理模式的实施要点。