基于知识引导的机器视觉SMT贴片检测窗口优化

结合S形聚类方法和蚁群算法的优势,将先验知识和反馈信息用于引导机器视觉的随机搜索,以找到最佳检测窗口位置,从而减少检测窗口数量、提高机器视觉在线检测效率.以电路板元器件贴片（SMT）为检测对象进行实验,结果显示：在使用阵列相机的机器视觉SMT检测中,该方案可以有效减少检测窗口的数量.     

多变量系统解耦内模控制及其PID转化应用方法的研究

文中针对不同回路具有不同时滞的多变量稳定过程，提出了一种多变量解耦内模控制设计及其常规PID转化应用方法。所设计的多变量内模控制器能使系统稳定解耦，所得到的闭环系统根据开环系统时滞来描述。该方法为精馏等化工装置的复杂控制系统提供了一种新的优化和先进控制方案。     

利用遗传算法求一类非线性规划的最优解

针对一类非线性规则问题（Nonlinear Programming Problem)，采用遗传算法思想设计求解算法，实例表明，该遗传算法具有较高的计算效率。     

用系统识别方法研究大底盘、底部大空间高层建筑抗震性能

本文以作者在同济大学工程结构研究所4×4m模拟地震振动台上所做的小比例微粒混凝土十八层结构模型试验为基础,运用系统识别方法研究了这种结构的动力计算模型和弹塑性动力反应,寻出其在地震作用下反应特征和抗震薄弱环节,并提出一些设计建议。     

基于作战管理的有人-无人协同作战体系结构建模

航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先,采用高斯分布对原始振动数据进行分析,提取具有时间序列和退化趋势的特征数据,并为其设置剩余使用寿命（RUL）标签;其次,利用随机搜索算法对融合参数范围进行寻优,在极端梯度提升(XGBoost)中加入卡尔曼滤波器解决预测值不平滑和噪声干扰的问题;最后在商用模块化航空推进系统仿真数据集（C-MAPSSC）上进行了验证和分析,实验结果证明：与其他模型相比,文中采用的寿命预测方法准确度更高。     

基于遗传算法的高速web流图像处理技术

首先分析了遗传算法的一些性质和特点,接着基于遗传算法理论描述了对高速web流图像处理技术应用方面的研究,最后分析了目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题,基于这些问题分析了遗传算法在今后的发展方向.     

演化算法行为分析──基于全局随机搜索的理论刻划

根据候选解空间上抽样分布的构造和计算来描述演化算法的行为，抽样分布的迭代构造是利用基于代（ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）方法的全局随机搜索思想来刻划，在这种框架下，比例选择看成是全局随机搜索算子，复合看成是开发候选解相似性的搜索过程．研究表明：适当地限制复合算子的搜索宽度，能够保证演化算法弱收敛到全局最优解．     

求解函数优化问题的两种异步并行算法

对子空间搜索法（一类多父体重组搜索策略）与群体爬山法相结合的一种随机搜索新算法即郭涛算法的特点进行了分析与实例验证，并在此基础上提出两种异步并行算法，以适应各种类型的并行与分布计算环境。以Bump函数的优化问题为例在超级并行计算机上作了并行数值试验，得到了迄今最好的结果。     

采用进化算法优化向量量化

把进化策略引入到矢量量化设计中,提出了一种选择优良后代码书矢量的判据和方法,在使用LBG算法进行聚类的前提下,利用所选择出来的后代矢量调整各个区域的子误差,从而进一步改善期望误差,以获得全局最优码书,实验结果证明,此方法能克服局部最优,改善码书矢量。