动态车间调度算法

介绍车间调度算法领域的一些热点研究,重点介绍遗传算法、蚁群算法以及免疫遗传算法;详细分析这3种算法的优缺点以及基本概念;同时针对几个数学模型展开分析;最后结合上述分析,确立我所"十一五"某相关课题算法的基本思路和原则.     

一种CCRP算法

CCRP是重要的空对地攻击方式,本文以向量三角形准确地描述了空对地瞄准,通过空对地攻击弹道的CAD设计,并结合弹道回归多项式的三元Honer处理,提出了一种适用范围很广的高精度的CCRP实时算法,并对算法进行了合理分析.     

基于Levenberg-Marquardt算法的航空发动机模型求解混合算法

为了降低航空发动机非线性模型求解的收敛性要求，将模型非线性方程组的求解问题转化为最小二乘问题，提出了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的混合算法。为了使L-M算法跳出局部解，混合算法使用动力学方法修正局部解；为了提高计算效率，利用Broyden拟牛顿法加速L-M算法。以涡扇发动机为研究对象，应用混合算法、L-M算法、牛顿法和Broyden拟牛顿法进行稳态和瞬态仿真。结果表明：在稳态工况下，L-M算法和混合算法收敛范围更大，在随机初值条件下能达到90%以上的收敛率，远高于牛顿法和Broyden拟牛顿法不到20%的收敛率，且混合算法计算速度与Broyden拟牛顿法相当。在瞬态工况下，L-M算法和混合算法能够在牛顿法和Broyden拟牛顿法都不收敛的强瞬变工况收敛，且混合算法瞬态计算时间仅为Broyden拟牛顿法的1.13倍。仿真结果表明该算法在航空发动机模型求解上具有良好的适用性。     

关联规则发现技术中的Apriori算法及FP—树算法

在数据挖掘研究中，关联规则发现技术是一个重点研究方向。本文对关联规则发现的Apriori算法及FP－树算法进行了总结介绍，并讨论了它们之间的差异。     

免疫算法研究

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统,它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,能够维护机体内环境的稳定.在对生物免疫系统的一些基本概念和原理进行介绍的基础上,简单分析了人工免疫算法的研究内容、研究现状及基本理论.重点对现已被提出的一些免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析.最后对免疫算法的应用领域和前景进行了展望.     

最小生成树算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法,设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例研究了这两种算法的实际应用价值。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

信号失真度数字化测试算法研究

目前失真测试所采用的传统测试方法已不能适应数字技术发展的要求.本文介绍了基于LabVIEW平台和PXI总线所研究的失真度数字化测试算法,给出了失真度数字化测试的的一种解决方案.     

集合划分问题的蚁群算法

集合划分问题是一个典型的NP完全问题,建立了集合划分问题的优化数学模型,采用蚁群算法解决了此问题.对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则.与贪心法作了比较,结果表明该方法比较有效.     

一种新的UPF算法在导航定位中的研究

为解决导航解算中粒子滤波的粒子退化现象和UPF(Unscented Particle Filter)算法存在计算量偏大的缺点,利用最小偏度单形采样结合比例修正算法,优化UPF算法中的重要性密度函数,并应用于PVA模型的导航定位解算。最终通过仿真实验结果表明,改进后的算法尤其能在平面方向得到较好的导航解,并且减少了计算量,提升了导航效率。     

基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题，提出了一种基于Canny的算法架构，结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering，AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method，MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪，从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法，获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测，边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明，本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

一个均衡调整算法

本文对任务分配问题提出一个新算法－均衡调整算法，该算法具有变异性，均稀性以及均衡持久性，并以均衡定理的形式加以论述和证明，从而证明了均衡调整算法的正确性。     

一种改进的DTR算法

在机队相继萌生疲劳裂纹的间隔比q小于1的假设下，建立了一种修正的DTR计算模型，并用算例进行了验证。验证结果表明：修正DTR计算模型与原DTR计算模型的DTR计算值相对差随疲劳裂纹萌生条数的增加而增大；随相继裂纹萌生间隔比的增加，两种计算模型的DTR计算值相对差减小。     

基于修正Rife算法的脉冲回波相参积累算法

针对目标径向运动导致回波在波门内出现距离走动的情况,提出了一种针对径向匀速运动目标回波信号长时间相参积累的方法。该方法根据傅里叶变换的时移性质——不同时刻回波频谱相关序列的频率包含了各回波到达的时间延迟,通过修正Rife算法估计此时间延迟,最终确定并补偿各个回波的距离走动分量。仿真结果表明:提出的方法可以有效补偿各回波间的距离走动;信噪比低至-6dB时,算法的性能即可达到最优;补偿后积累信号的信噪比可以达到理想积累情况下的93%。     

基于Mahony算法的游泳运动姿态测量快速对准算法

在游泳运动姿态测量中,由于水对各种信号的吸收以及折射问题,依赖外部信息的传感器不能准确提供信息,而惯性技术由于不依赖外部信息,适合应用于游泳运动姿态测量领域.惯性姿态测量需要初始对准技术提供初值,从而计算得到游泳运动过程中的姿态.而游泳运动员起跳时间不确定,传统的初始对准算法需要较长时间才能得到一个较高精度的结果.针对这一问题,提出了采用Mahony算法进行快速对准的方法,使用MEMS九轴惯性测量单元进行信息采集,通过角速度信息计算姿态角,加速度信息修正水平姿态角,磁场强度信息修正偏航角,使用互补滤波方法对多源信息进行融合,从而快速得到惯性姿态测量的初值.实验室实验验证了姿态角水平精度可以在3s内达到角分级别,满足了游泳运动的需求,在实际运动场景下的测试也验证了算法的可行性.     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

一种改进的SVM算法

当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦。文献[4]提出了一种针对大规模样本集的学习策略,该方法虽大幅降低了学习的代价,但存在着一个致命的弱点:如果初始样本集选择不当,SVM的分类精度将得不到保障。基于此,本文引入了“最远邻”,对文献[4]中算法进行了改进。实验表明,采用这种改进的算法不仅保留了文献[4]方法的优点,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优。     

基于GA优化BP算法的滑油状态监测

滑油状态的监测与分析是航空发动机状态监测与故障诊断的重要手段。为了解决以往滑油金属质量分数预测模型算 法的局部性、收敛速度慢及预测结果误差大等问题,结合遗传算法（GA）收敛速度快、鲁棒性好等优点,对反向传播（BP）神经网络 算法进行GA优化,通过GA对参数寻优,并应用于发动机滑油金属质量分数预测。由于滑油的状态参数并不能确定部件故障与 否,利用贝叶斯（Bayes）决策规则对诊断结果进行了错误率计算。将所提方法应用于某航空发动机滑油铁质量分数预测,结果表 明：采用GA优化后的BP神经网络（GA-BP）得到的预测结果具有更高的精度,其最大预测误差不超过6%,平均预测误差为1.7%, 所测数据与原数据具有较好的拟合性,利用Bayes决策规则对诊断结果进行分析,对于部件故障与否的判别更具说服力。     

An Adaptive Detection Algorithm

A general problem of signal detection in a background of unknown Gaussian noise is addressed, using the techniques of statistical hypothesis testing. Signal presence is sought in one data vector, and another independent set of signal-free data vectors is available which share the unknown covariance matrix of the noise in the former vector. A likelihood ratio decision rule is derived and its performance evaluated in both the noise-only and signal-plus-noise cases.