基于隔离小生境的自适应遗传算法研究

基本遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷.针对这些缺陷,本文通过对自然界中隔离机制和自适应技术的研究,发现隔离机制对于改善种群的多样性等方面有良好的作用,而交叉概率和变异概率不仅与自身的适应度值有关而且同进化代数有较大关系.本文结合隔离小生境的知识和自适应技术提出了一种基于隔离小生境技术的自适应遗传算法,并通过函数测试表明该方法能够有效改善种群多样性,提高算法的全局寻优能力和收敛速度.     

一个新混沌系统不稳定平衡点的镇定

用线性反馈控制和自适应控制方法研究了一个新的混沌系统不稳定平衡点的镇定问题.当系统参数已知时,借助系统在平衡点附近的线性化模型,利用状态线性反馈控制器可以镇定系统所有的平衡点;当参数未知时,利用自适应控制策略,可以把系统镇定到期望的不稳定平衡点.利用Lyapunov函数和LaSalle不变原理对结论给予了严格证明,并用数值仿真说明了这种方法的有效性.     

自适应改进遗传算法在土木工程优化设计中的应用

为了改进基本遗传算法的早熟收敛、随机漫游,验证改进后的算法在七木工程中的应用效果,提出4点改进措施,形成自适应遗传算法。利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群：引入适应度的指数尺度变换;提出自适应的交叉、变异概率公式：幅度系数调节交叉率、变异率。改进后的优化结果与基本遗传算法进行了对比,在进化时间、收敛精度上得到提高。通过土木工程中桁架结构非对称受荷的数值算例,证明白适应改进遗传算法是现实可行的。     

动态滤波反投影图像重建算法研究

图像重建算法是过程层析成像(Process Tomography,PT)中的关键技术之一.本文提出了一种动态滤波反投影算法(Active Filter Linear Back Projection,AFLBP),并进行了实验仿真.结果表明,采用AFLBP对ECT系统中图像进行重建,可使系统在保持快速成像的同时,较好地解决了敏感场的非均匀分布和固定灰度阈值造成的成像精度问题,大大提高了系统的成像精度.     

一类中立非线性系统的未知参数谐波扰动补偿

对于一类受到外部未知参数谐波信号干扰下的中立非线性不确定系统,提出了一种基于自适应前馈补偿的控制器设计方法。首先设计非线性观测器将未知扰动估计问题转换为参数辩识问题,并在前馈通道对扰动进行抵消,其次设计具有鲁棒性能的状态反馈控制器来抑制未建模动态,从而在外部扰动和模型参数不确定同时作用下,使系统具有较好的控制性能。对二关节机械臂的仿真证明该方法的有效性。     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

基于改进的暗通道先验去雾辅助导航算法

经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。     

地下铀矿山氡析出智能优化控制研究

铀矿山氡及氡子体具有放射性,其浓度过高严重危害井下作业人员的身心健康,因此,开展氡析出优化控制具有重要的现实意义与应用前景。本文根据铀矿山氡析出系统的影响因素,应用自适应模糊推理系统构建铀矿山氡析出与其影响因素关系模型,然后应用并行遗传算法优化模型参数,实现铀矿山氡析出率最小化。并以某铀矿山安全生产为例,考虑其影响氡析出的主要影响因素为通风参数,应用自适应模糊遗传优化方法实现了铀矿山氡析出率与通风参数之间最优控制问题,为改善通风系统提供了最优决策依据。     

一种消除位置敏感探测器干扰信号的方法

采用了幅度调制和解调算法来实现位置敏感探测器的信号处理,以消除由于日光和荧光等环境杂散光带来的噪声信号。位置敏感探测器电极输出的电流信号经过幅度调制/解调后,由低通滤波器滤除高频噪声信号,这种方法比采用分析和实验的脉冲幅度调制更有效。同时,方法还可用于在单片位置敏感探测器上进行多光点位置测量的信号处理。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．