PID模糊镇定算法在液位控制系统中的应用

鉴于液位过程控制系统是时变、非线性、多干扰的复杂系统,因此通过对过程控制装置中双水箱液住系统的分析,建立相应控制策略,提出采用PID模糊镇定算法,并基于MATLAB仿真和MCGS组态软件进行相关应用实现．仿真和应用实现效果均表明：采用模糊PID控制的下水箱液位较常规PID控制具有响应速度快,且能较快地达到稳定,从而改善系统的性能．     

基于组态技术的PLC实验教学平台设计与实现

针对传统实验箱进行可编程控制器实验时的缺点,提出了利用MCGS组态软件开发PLC实验项目的方法实现了一个基于组态技术的PLC实验教学平台．实际应用结果表明：利用动画配合实物协同运动,能有效提高学生的学习兴趣、编程技巧和动手能力,丰富了PLC实验课的教学效果．     

基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法及其应用

提出了基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法(CCSMOA),该算法借鉴生物克隆选择的机理,针对算法克隆倍数选择的问题,将克隆倍数表示为抗体浓度的函数,并将抗体浓度与抗体-抗原的亲和力及抗体间的亲和度相关联,以此来寻找靠近真实Pareto前沿及分布均匀的解.通过与经典的NSGA2、SPEA2以及当前的NNIA算法对比分析表明,在收敛性和分布性方面CCSMOA算法有所改善.最后将CCSMOA算法用于无线传感网络的覆盖优化.     

基于差分图像的人脸检测与跟踪研究

人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,提出了一种可通过自适应阈值分割运动区域,根据人脸几何特征验证得到人脸模板,再运用GA跟踪人脸,并且用M6215摄像头进行实时采集、定位与跟踪的新的快速有效的人脸跟踪方法.实验表明:本系统不仅跟踪速度快,还可以在人的手势变化干扰或背景有干扰的情况下,进行令人满意的人脸检测与跟踪.     

模糊聚类支持向量机的区域空气PM_(2.5)浓度预报

在分析模糊C均值聚类算法与支持向量机回归的特点后,将二者结合,提出了模糊聚类支持向量机回归(FCM-SVR)算法,对空气中颗粒物浓度PM2.5进行预测.该方法首先利用模糊C均值聚类算法把一个复杂的数据集分成多个群体,再在每个群体上建立支持向量机回归(SVR)模型,然后进行集成,对区域空气的PM2.5浓度进行预测.预测结果分别与自组织竞争神经网络支持向量机回归(SOM-SVR)模型和单一的支持向量机回归(SVR)的结果进行比较.结果表明,FCM-SVR模型的预报准确率高于SOM-SVR模型和SVR模型.     

免疫遗传算法的逻辑电路进化设计研究

针对电路进化设计时传统进化算法收敛速度慢且易陷入局部最优解等问题,模拟人体免疫系统的机制,设计了一种改进的免疫遗传算法用于逻辑电路的进化设计.首先建立电路进化设计模型,对种群中抗体进行多目标适应度评估;然后改进抗体的选择机制并将精英抗体作为记忆单元保存;最后引入自适应交叉、变异策略保持抗体多样性并提高算法的收敛性.实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力,能有效地减少搜索到全局最优解的迭代次数,并设计出新颖、高效的电路结构.