微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

光伏发电最大功率跟踪方法的研究

在分析太阳能电池等效电路模型的基础上,建立了太阳能电池阵列的数学模型,仿真验证了光伏发电系统存在最大功率点.针对传统MPPT控制算法的缺点,提出了固定参数法与扰动观察法相结合、固定参数法和电导增量法相结合、高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法,较深入地探讨了这些算法的优点及详细实现方案.通过光伏发电MPPT仿真实验,验证了高斯法在最大功率跟踪应用中的有效性.     

含随机-模糊参数的可追加订购报童问题

研究了模糊环境下的可追加订购的报童问题.假设需求量为随机变量,而追加定购的价格等为模糊变量.在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立了一个随机-模糊混合的规划模型,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

ANC系统的FU-LMS算法及其性能分析

由于声反馈通道向ＡＮＣ系统引入了新的极点,导致系统有失稳的可能性,为了补偿反馈通道的反馈增益,引入具有零极点的ＩＩＲ滤波器结构和ＦＵ－ＬＭＳ算法。通过理论 计算机仿真,讨论了ＦＵ－ＬＭＳ算法各参数对系统性能的影响。结果表明,采用ＩＩＲ滤波器结构的ＡＮＣ系统,对声学反馈现明确定具有明显的抑制作用。．     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.     

蚁群算法PID控制器在磁轴承控制系统中的应用

磁悬浮轴承是磁悬浮转轴系统的重要组成部分.由于磁轴承具有较大的非线性,难于控制,采用常规的参数整定方法很难达到较好的控制效果.因此,采用不完全微分PID控制算法,利用蚁群算法根据设定的系统性能指标实时优化控制器参数.仿真结果证明,这种控制器能够很好地满足系统性能指标的要求.     

后缀树算法在舆情聚类中的应用

针对网络舆情分析的需求背景,研究了通过后缀树算法发现文本文档之间的公共短语串,按公共短语串实现文档聚类。网页文档的标题和摘要能代表文档的主要思想,应用后缀树算法实现对标题和摘要自动聚类,从而实现舆情信息自动聚类。     

参数优化支持向量机的农业大棚温室温度预测模型

利用支持向量机核函数linear,polynomial,radial basis function和sigmoid,通过粒子群算法对惩罚参数c和gamma寻优,建立农业大棚温室温度预测模型.试验结果表明:通过粒子群算法设定惩罚参数c为14.392,gamma为0.01时,得到的P_RBF预测模型对由24个测试时间所测数据组成的训练集拟合程度达90.849%,对加入随机影响因子的由5个测试时间所测数据组成的预测集拟合程度达90.545%,显示该预测模型具备相当的鲁棒性;P_RBF模型对温室内温度预测具备相当的可靠性,可以准确预测温室内温度变化趋势,解决温室控制系统中温度难以预测的问题.     

权函数为1的Gauss型求积公式的渐近展开

利用Wegener核定理、Bernoulli多项式的三角级数展开,得到权函数为1的任意区间上的复化Gauss型求积公式的渐近展开式,它只含h的偶次幂项。