基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

天宫一号基于控制力矩陀螺的智能多模自适应姿态控制系统设计与验证

天宫一号是目前我国在轨运行的体积最大、重量最重的载人航天器.它具有变构型、变参数的特性,采用控制力矩陀螺系统和喷气推进系统实现高精度、高稳定度姿态控制.本文通过对天宫一号控制对象参数缓变和跳变相结合特点的分析,规划了高可靠灵活的控制策略,设计了智能多模自适应姿态控制系统.利用智能控制中规则集设定多模自适应控制的指标切换函数分配,利用多模自适应控制算法建立多模型控制器实现不同控制对象,不同控制任务的姿态控制.天宫一号通过地面测试和物理仿真试验,最后发射在轨运行,与神舟八号、神舟九号、神舟十号载人飞船圆满完成交会对接任务,充分验证了姿态控制系统设计的正确性和有效性.该设计方法在解决大型航天器变构型、变参数组合体姿态控制方面有突出优点,在未来的载人航天领域空间站建设具有应用前景.     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.     

视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法

在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆.     

图像处理过程中的边缘检测和边缘配准

综述了在图像处理过程中的边缘检测和边缘匹配的算法并比较了各算法的性能,同时在牙齿三维模型建立的实验中实现了边缘检测,同时根据边缘检测出来的Z子线,以及轮廓线与模型进行配准.     

二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。     

基于自适应控制的超混沌同步及其仿真

通过对参数不匹配、结构不同等情况下Chen氏超混沌系统与Lü氏超混沌系统的异结构同步问题,提出了一种基于自适应控制的超混沌系统同步改进方法;并用双通道实现超混沌同步保密通信:一个通道传送超混沌系统的输出信号实现高精度同步,另一个通道传送用超混沌信号调制的信息信号.该方案利用超混沌信号进行数字信号保密传输,保密性更强;并且仅传输两路超混沌信号即可实现混沌同步和信号调制解调,信道利用率高;同时,自适应控制器设计简单,具有很强的工程应用前景.     

基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.     

基于非线性自适应观测器的故障诊断

将自适应控制的思想和状态观测器方法相结合研究了一类非线性控制系统的故障诊断问题。针对一类满足Lipschitz条件的带有未知参数的非线性系统,提出了一种非线性自适应状态观测器的设计方法,并将其应用到控制系统的故障诊断中。通过设置未知故障向量的自适应调整律,保证了状态观测器的渐近稳定。数字仿真证明了该方法的有效性,系统渐近稳定,状态向量和故障向量的估计值均趋近于实际值。     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。