BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用

介绍了一种基于BP神经网络故障诊断专家系统 ,给出了系统的结构 ,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并以船舶柴油机冷却系统故障诊断为例说明了神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

改进的自组织映射(SOM)蛋白质折叠算法和计算实现

蛋白质结构预测是生物信息学中的重要研究方向．为了研究蛋白质折叠的机理,人们引入了只考虑蛋白质疏水核心和亲水外围位置导致能量差别的简化HP模型．即使是求解二维HP模型已被证明是一个NP完全问题,因此需要设计有效的近似算法来求解较大规模的HP模型．从旅行商问题(TSP)的求解看,自组织映射是构造近似算法的有效工具．本文将归一化的F-W自组织模型应用到蛋白质二维HP问题的求解中,结合为克服多重映射构造的局部线搜索算法．数值试验表明,该算法改进了现有的HP模型的SOM求解算法, 只需很少的迭代步数就能找到最低能量构象．这一改进算法可以成为进一步研究的基础．     

基于AGV的智能仓库系统订单分批问题研究

研究了基于自动引导小车(AGV)的“货到人”智能仓库订单分批拣选问题, 在同时考虑工作人员拣选商品成本和AGV搬运货架成本的前提下, 建立了以总成本极小化为目标函数的订单分批问题整数规划模型。根据订单中包含的商品信息和商品所在的货架信息构建了描述订单之间关系的加权相似度指标, 分析了加权相似度与总拣选成本之间的正相关关系。基于订单之间的加权相似度设计了求解模型的贪婪算法。利用具体算例进行模拟计算, 分析了加权系数的变化对订单分批结果的影响, 以及加权系数λ的取值与工作人员拣取一件商品的成本c₁和AGV搬运一次货架的成本c₂之间的关系, 得到了贪婪算法中加权系数λ的确定方法。进一步分析了贪婪算法的计算时间和计算效果, 结果显示, 通过适当选取加权系数, 利用贪婪算法可以在短时间内得到订单分批问题的近似最优解;对于小规模算例, 贪婪算法在最坏情况下近似比不超过1.35。利用本文的模型和算法进行订单分批, 兼顾了工作人员拣取商品的成本和AGV搬运货架的成本, 可以有效提高订单拣选效率, 降低订单拣选总成本。     

基于FPGA的高温数据采集系统设计

这是一个基于FPGA的高速耐高温数据采集系统,该系统采用FPGA作为控制器,采用Verilog语言控制时序,利用FPGA内部自带的RAM设计16位的FIFO,实现数据的缓冲存储,主要完成电平偏移、A/D转换控制、数据缓存FIFO三部分功能。系统所选器件都为耐高温低功耗芯片,适用于油田井下高温作业。仿真及实验测试结果显示,所设计的数据采集系统达到了预期的功能。     

一种远程应急通信软件无线电平台设计

介绍一种使用 FPGA 芯片进行处理控制,基于软件无线电技术制作的远程应急通信平台.该平台利用数字正交调制原理进行调制解调,并给出硬件设计和代码编写方案.经过实际检验可以达到预期效果     

允许长度估计误差的SBH最优重构问题及其算法

本文讨论了允许长度估计误差和杂交错误的更实际SBH(Sequencing by Hybridization)最优重构问题.通过对SBH谱集中k-tuple之间的相关信息的分析和最优重构性质的讨论,我们得到若干非最优解的删除法则和最优解的判定法则,并获得了一个能够极大地减少最优解重构随意性的动态规划计算方法.由此,我们给出了该SBH问题的一个新重构算法.该算法既允许SBH谱集含有一般杂交实验中可能出现的探针错配所产生的正错误,也允许目标DNA序列长度有估计误差,所以本文的算法具有更一般的适应性和实用性.模拟计算结果表明我们的算法也是十分有效的(即使在谱集有多达100%的正错误情况).     

基于PIC30F6011A与HMI的凝析油处理撬控制系统的设计

油气田开采过程中,伴随大量的凝析油。凝析油在储存和运输时,挥发损失,危害环境。本文介绍了一种以PIC30F6011A单片机为核心的控制系统,利用PID控制算法有效测量并控制凝析油处理装置的压力、温度和流量等参数,从而达到稳定凝析油的目的。文中介绍了基于PIC30F6011A、Max531等电子器件和HMI人机界面的部分软硬件实现。     

BP神经网络学习算法的改进及其应用

针对标准BP算法的不足给出了典型的改进算法。对两个BP网络的应用实例利用MAT LAB语言编制了仿真程序 ,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较。结果表明改进算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。     

基于AGV的智能仓库系统储位分配问题研究

研究了基于自动引导机器人(AGV)的"货到人"拣选模式下的智能仓库系统补货阶段的储位分配问题.根据待拣选订单信息计算出商品之间的关联度,考虑了货架上存放的物品信息、空余储位数量、待补货物品信息,以同一货架上的各种商品之间的关联度之和最大化为目标函数,建立了补货阶段储位分配问题的整数规划模型;设计了求解模型的贪婪算法,并分析了算法复杂度.利用一个具体实例进行模拟计算,分析了贪婪算法的求解效果.进一步利用不同规模算例进行模拟计算,分析了贪婪算法的计算时间和近似比,结果显示贪婪算法可以在很短的时间内得到近似最优解,近似比不超过1.15.设计的贪婪算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法.     

基于遗传算法的成品油二次配送车辆路径问题研究

研究了加油站需求已知前提下带时间窗的具有满隔舱运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题.首先以总费用极小化为目标建立了具有满载运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题的混合整数规划模型,其中总费用包括动用车辆的固定费用、车辆的运输费用、以及不满足时间窗约束的等待成本和惩罚成本等.然后基于成品油二次配送车辆路径问题的特点设计了求解模型的遗传算法,通过对车辆和加油站分别采用自然数编码方式、解码时考虑约束条件等策略有效避免了不可行解的产生.最后利用一个实际案例进行了模拟计算,结果显示根据方法得到的配送方案明显优于实际中凭经验得到的配送方案,总配送成本大约降低了9%.模型和算法为制订成品油二次配送方案提供了决策依据.