基于神经网络威胁判断模型

将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 .     

用遗传算法求解最优同时镇定控制器

研究了用改进的遗传算法求解同时镇定一族线性定常系统的最优状态 /输出反馈控制律问题。引入了通常的二次型指标作为每一个系统的性能指标。在满足稳定性的条件下 ,通过最小化每个系统性能指标的加权函数值来求得最优同时镇定律。提出了一种求解该优化问题的改进遗传算法。计算结果说明了该方法的有效性。     

C3I系统模型与仿真研究

Ｃ３Ｉ系统是一类复杂大系统,借助模型和仿真手段对其进行研究是唯一的途径。作者将Ｃ３Ｉ系统模型分为本征模型和派生模型两个层次,在此基础上对Ｃ３Ｉ系统模型进行了分类,详细介绍了面向实现、面向过程和面向对象的Ｃ３Ｉ系统本征模型,以及现有的各种仿真模型和仿真方法。     

关于仿真理论的探讨

系统仿真经过几十年的发展,逐渐形成了一个相对独立的学科领域。作为学科,应该有其自己相应的基础理论。本文提出将模型论、仿真算法和仿真可信度评估理论作为系统仿真学科的基础理论的观点。     

专业集成电路设计中三次多项式实现的新结构

专业集成电路（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｒｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ,ＡＳＩＣ）设计中的三次多项式计算,存在着一类典型的应用问题,即自变量是累积形成的,待自变量完整形成后再行直接计算是低效的。提出一种改进的三次多项式算法,在保证和直接算法相同精度的条件下,以较少的电路元件实现计算功能。同时,本算法从自变量完整形成到给出最终结果的延迟很小。     

变采样周期PI控制算法的仿真研究

使用ＭＡＴＬＡＢ中的ＳＩＭＵＬＩＮＫ仿真工具对变采样周期的全数字化直流调速系统的ＰＩ控制算法进行了仿真研究,并提出了变采样周期的ＰＩ控制新算法,应用此算法设计的直流调速系统具有良好的性能     

量子K最近邻算法

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。     

碳减排下的汽车零部件循环取货路径优化研究

针对能源消耗严重和环境污染双重压力下的现象,提出对汽车企业零部件循环取货路径的优化建议.将CO2的排放量与满足汽车制造企业的生产需要相结合,根据货运车辆的碳排放需要选择合适的碳排放计算模型,分别建立不考虑碳排放的循环取货路径模型和考虑碳排放的循环取货路径模型,利用遗传算法及基本原理对所建模型进行算法设计,并运用Matl...     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

基于改进YOLO的虹膜快速定位检测算法

虹膜定位是虹膜识别系统中不可或缺的环节,针对传统的虹膜定位方法对镜面反射、眨眼等复杂环境下质量差的虹膜图像定位准确率低、计算复杂度高和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv3模型的虹膜快速定位方法。针对眼周图像中虹膜内、外圆尺寸变化不大,将YOLOv3网络的多尺度结构改进为双尺度检测;引入了轻量级网络Mobilev3中bneck块来改进特征提取网络,减小模型复杂度;利用K-means++算法对虹膜数据集进行类聚,获得更优的锚点框;模型边框损失函数采用Loss_GIoU改进原均方差(mean squared error, MSE)损失函数;利用虹膜特有几何特征,将模型矩形预测框更改为圆形预测框。在CASIA-IrisV4数据集验证表明,改进模型定位准确率为96.32%,平均精度均值(mean average precision, mAP)为99.37%,检测速度为49.4帧/s,模型参数减少到4.13×10⁶。结果表明改进后的模型较小,并且能够快速精准对虹膜区域定位,具有较高鲁棒性,能够满足虹膜实时定位的场景。