基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。     

基于uCOS-II的模糊自适应温度控制系统设计

针对车间温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,提出了一种改进型的模糊自适应PID控制器。该控制器通过在线调整学习速率因子和PID参数增量,并结合积分分离思路,实现PID参数的自适应调节。仿真结果表明该控制器优于传统PID控制和传统模糊自适应PID控制。控制系统采用PIC24F作为主控芯片,结合操作系统uCOS-II的实时性、可靠性以及模糊自适应控制的非线性、时变性等特点,通过实验成功的实现对温度准确控制。     

改进的免疫遗传算法在图像非线性增强中的应用

利用一种改进的免疫遗传算法自动寻找图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于人工免疫原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数(包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素),提出一种基于浓度和适应度的自适应式选择机制,保证抗体的多样性,提高个体的适应度和防止种群的退化,提高收敛速度。另外引入免疫算子,在保留原算法优良特性的前提下,有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识来抑制其优化过程中出现的退化现象。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

自适应切换策略对VoWLAN性能改进的研究

为了保证服务质量,IEEE 802.11工作组指出因特网语音服务的切换时延不应该超过50 ms。本文提出了一种自适应切换策略：信令分组的传输发生在控制信道上,从而缩短了信令分组的接入时延;数据信道上的因特网语音分组具有高于数据分组的接入优先权,保证了因特网语音业务的实时性;而且,切换时移动台在选择目标接入点时结合了信号强度和当前负荷来完成,避免了接入点负荷过大,造成网络性能下降。仿真结果显示,该策略在保证切换时延不超过规定门限值的同时,资源利用率比现有的快速扫描算法提高了9%左右,业务成功接入率提高了10%。     

基于量子粒子群优化算法的PID参数控制

针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难,提出一种量子粒子群(QPSO)优化PID参数的算法,并用平方误差矩积分函数作为适应度判据,以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法(GA)优化效率不高,其局部搜索能力较弱的缺陷。并使用伺服电动机数学模型进行仿真,结果表明量子粒子群优化PID参数速度快,避免早熟缺陷,同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

区分度与测验进程相匹配的CAT选题策略

选题策略是计算机化自适应测验(CAT)的核心.该文提出了一种新的选题策略,是一种相对严格的“升a”方法,它选择区分度参数的百分等级尽可能接近测验进程的项目,而且还可以通过调整控制参数的取值来满足不同测验场景的需求.Monte Carlo实验结果表明:该方法在测验精度、项目曝光率控制和题库利用率等方面均表现良好.     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

改进型自适应遗传变异算子

通过分析二进制遗传算法中基因频率对种群多样性的影响，提出了一种新的能维持种群多样性，且具有自适应变异概率的变异算子，该算子染色体每一基因位上的变异概率由其基因位上的基因频率自适应决定．仿真实验表明该算子不但能保持种群的多样性．而且能有效提高算法的收敛速度．     

一种基于Canny算法的自适应边缘提取方法

分析了Canny边缘检测算法的性能,针对Canny算法的不足提出了一种改进检测方法。算法根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差能自适应地调整高低阈值,提高了边缘检测的自动化程度。     

自适应神经网络控制在ESA地面实验装置主隔振系统中的应用

将直接自适应神经网络技术应用于ESA地面实验装置主隔振系统,并进行了仿真试验研究。结果表明,将该技术应用于振动主动控制具有一定的可行性,在频率0．1Hz-50Hz范围内,控后隔振平台振动幅值衰减60．74％-99．17％。