基于相关机会规划的多机器人觅食过程的参数优化

针对随机环境中以觅食为任务的多机器人系统,在建立其整体数学模型基础之上,利用随机规划中的相关机会规划对影响整体系统性能的两个重要参数进行了优化分析,并采用基于随机模拟的遗传算法得到了优化结果.仿真结果表明,利用该方法可以实现随机环境下的系统优化控制,从而可为多机器人系统的行为规则优化提供理论依据.     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.     

一种区间值聚类的数据挖掘方法

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联规则的挖掘方法。该方法与传统的数据挖掘方法相比更加符合实际。大量的仿真数据集和真实数据集的实验结果表明该算法是有效的。     

随机可变时滞系统的渐近稳定性

讨论了一类随机可变时滞系统解的渐近稳定性。应用It 公式、半鞅收敛定理与多个Lyapunov函数建立了这类随机可变时滞系统渐近稳定性的有效判据,使实际应用中构造Lyapunov函数更为方便。同时也说明了结果包含经典的随机系统稳定性结果为其特殊情况。与经典的随机稳定性理论相比,所建立的稳定性结果无须LV负定,充分利用了随机扰动项的作用,并且从理论上解释了一个不稳定的系统有时加入适当随机扰动后反而稳定。最后,举例说明了结果的有效性     

群集性随机图中的波及效应

随机图是社会网络分析的重要工具,在Newman等对传统随机图模型的研究基础上,研究了具有群集性的随机图这一与现实社会网络更为接近的随机图模型中的波及效应。利用概率论的方法计算出群集性随机图中距离波动中心任意远的被波及对象的期望数量,利用推导出的一般公式分析了该类随机图中波及效应的特点,并考察了群集性对波及效应的影响。由分析知,每个点的平均阶是影响波及效应的最具决定性的因素。从总体上说,群集性降低了波及效应。     

基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

模糊聚类的一次定位算法

相似矩阵的传递闭包是模糊聚类的重要方法,根据在求相似矩阵的等价矩阵中取大取小运算的特征,得出相似矩阵的上三角形中的任一元素值在其等价矩阵中出现的位置,由计算过程中,当前比它大或等于的元素所在位置决定。在此基础上,将上三角形中的所有非零元素按降序排序,从第二个元素开始,按顺序计算每个元素可传递到的位置,得所求的等价矩阵。这种通过一次计算可得等价阵的最终结果的算法称为一次定位法。该算法的时间复杂度小于等于n平方级,空间复杂度为n平方级。     

复杂科学的研究对象:非线性复杂系统

首先从系统科学的困境入手，以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学遇到难题需要吸取系统论和人精神方面发展成为新的科学即复杂科学。复杂科学的兴起是物质、生命和人类社会进化的必然。复杂科学以非线性复杂系统为研究对象，与自然科学、社会科学和思维等科学相结合，在特定的观测、实验和理论条件下，能够得到创新。     

技术系统的自组织与他组织

技术系统的演化是一个自组织过程。技术系统的进化过程，尽管有人的参与，仍是一个自组织的过程。自组织的技术系统观与技术自主论有着根本区别，是对技术自主论的辩证否定。技术和技术目的受到社会经济、政治和化的强烈制约，这就是它的他组织特征。技术既是自组织的，也是他组织的，是自组织与他组织的统一。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。