一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。     

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)。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

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 .     

信息系统开发的并行工程方法

叙述了并行工程的概念和特点 ,并且将并行工程的原理应用于信息系统开发过程 ,提出了信息系统开发的生命周期、信息系统开发的上游工程和下游工程等概念 ,并以一具体开发实例说明这种方法的优点 .     

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。     

有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

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。