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。     

Gate-to-Gate模式下航班到达的综合调度

Gate-to-Gate是空中交通管理的未来趋势之一,研究了Gate-to-Gate模式下的航班到达问题,对航班到达的空中降落与地面滑行进行综合调度,建立了地空综合调度的简化数学模型,实现了航班到达从区调阶段到航站楼的关键点路径规划和时间安排,并对北京终端区及首都机场地面滑行过程进行了算例分析。针对实际应用规模大、求解时间长的问题,利用模型的特殊性制定了先松弛后固定分支求解的两步法求解算法,实现了在5分钟内能求得相对误差小于5.3%的近优解。     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法

针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法 (multi-granularity self learning clustering algorithm, MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。     

窄带相参雷达调制谱超分辨处理方法

针对采用时分体制下窄带相参雷达对单个目标的连续跟踪时间变短,导致频谱分辨率降低的问题,提出了一种连接不同时间段回波信号的方法。该方法利用MUSIC算法估计窄带雷达时域回波的模型参数,然后用该模型连接不同时间段信号。通过该方法,可以提高窄带相参雷达时分多目标跟踪时的频谱分辨率,有利于调制谱特征的提取。对仿真和实测数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

基于前后向协方差矩阵投影的信源数估计算法

针对均匀线阵的信源数估计问题,提出了一种基于前向-后向采样协方差矩阵正交投影的多目标信源数快速估计算法。该算法将经过酉变换后的前向-后向采样协方差矩阵的列矢量做Gram-Schmidt (GS)正交化,并将正交化后矢量的模值与一个自适应判决门限做比较来估计信源个数。该判决门限根据阵列采样协方差矩阵估计误差的渐近分布特性推导得到。计算机仿真证明了该算法的正确性和有效性。     

基于遗传算法和种子概念的本体概念提取算法

本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体(半)自动构建的一项技术。通过研究中文本体学习这一领域存在的问题,提出了基于遗传算法和种子概念的本体概念提取算法。介绍了当前基于非结构化数据源的本体概念主要提取算法,在遗传算法和种子概念的基础上,设计了一种基于非结构化数据源的本体概念提取算法。实验证明,本算法在特定领域本体学习方面取得了良好的效果。     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.