时滞竞争神经网络的全局指数稳定性

对于不同时标的时变时滞竞争神经网络的网络模型,通过构造适当的Lyapunov函数,结合微分不等式分析,研究了时变时滞竞争神经网络的全局指数稳定性,获得了新的全局指数稳定性判据,所得判据推广和改进了前人的相关结论。最后的数值仿真例子证明了该算法的有效性。     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

信息熵在导航传感器故障诊断中的应用研究

对组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,给出了一种基于小波包能量熵的神经网络故障诊断方法。利用小波包分析原理对原始故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量,以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。采用惯导系统中关键性器件陀螺仪进行仿真研究,仿真结果表明此方法可有效地检测故障且提高了精度。     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

2000-2006年松嫩平原农田生产力时空特征与影响因素研究

利用MOD17A3数据集2000-2006年年均NPP（净初级生产力）数据,对松嫩平原农田生产力时空特征与影响因素进行分析。主要结论如下：①松嫩平原旱田空间分布梯度特征明显,由西向东生产力呈递增趋势。旱田占农田总面积的90.17%,低、中、高产旱田面积分别为93170km2、23963km2和18866km2,占旱田总面积比例分别为68.51%、17.62%和13.87%。低、中、高产水田面积分别为1567km2、12171km2和1091km2,占水田总面积比例分别为10.57%、82.08%和7.35%。②2000-2006年,松嫩平原旱田和水田NPP变化趋势基本一致,总体均呈微弱的下降趋势,2000-2003年和2004-2006年为两个相似的NPP增加阶段。③气温与旱田和水田均呈极微弱的负相关关系,对旱田和水田生长存在微弱的抑制作用。降水与旱田和水田平均NPP相关系数分别为0.371和0.285,对旱田和水田生长的影响比气温明显,是影响松嫩平原农作物生产的主要因素。     

基于作战单元的装备综合保障仿真评估研究

针对装备综合保障仿真评估中的三个方面的问题,提出了基于装备作战单元的建模方法,说明了针对装备作战单元建立综合保障仿真评估Petri网模型的方法,并给出了两个具体的仿真流程,说明了具体系统实现的方法。最后,以某装备作战单元为例,将获取的该装备的实际保障工作相关数据,按照所建立的仿真模型的输入要求输入仿真模型,根据模型输出数据,对仿真结果进行分析评估。

Abstract：

According to the three problems in simulation of ILS evaluation, the means of modeling, the method of building Petri net model of ILS simulation to the equipment basic combat unit, and the method of building the system were put forward. Taking an equipment as an example, input the actual support data to the simulation model constructed, and then the simulation result was analyzed. It proves that the model is correct and feasible.     

面向对象Petri网离散制造系统生产调度建模研究

将面向对象技术与Petri网结合作为建模工具,针对离散制造业的研究现状及其生产调度特点,进行离散制造系统生产调度建模;选用满足交货期的成本最低原则作为调度目标,运用最优化方法进行目标优化.通过对FMS的建模及目标优化,证明利用该方法建模能准确反映生产调度的加工路径及其资源约束,将复杂系统高度抽象,模型易于扩展.     

基于GSPN方法的柔性制造系统过程模型和性能分析

应用广义随机Petri网方法,对柔性制造系统进行建模和分析,提出了控制策略和优化方法.针对柔性制造系统的离散性,对整个系统的过程模型进行分析.利用广义随机Petri网结合马尔可夫链的方法,确立了系统的配置参数,得出了系统的平均运行时间,机床的平均使用率,系统的生产率,故障概率,对系统的优化和生产效率的提高以及柔性的提高提供了理论支持.最后,通过柔性制造系统实例,对该方法进行了检验.     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。