基于角增量和角速率的旋转矢量算法的等效性

推导了基于角增量和角速率的两种旋转矢量算法（RVA）及其计算误差,并从理论上分析、比较了两种RVA及其圆锥补偿误差（CCE）;在不考虑传感器误差情况下,对两种算法的CCE进行了基于典型圆锥运动的仿真。结果表明,两种RVA的CCE由采样频率和圆锥运动频率的比值定量确定：当比值大于1〖KG*9〗000时,相同子样数的两种算法的CCE相等;两种RVA具有圆锥误差补偿效应的范围为该比值介于3和1〖KG*9〗000之间。在该有效范围内,CCE随比值的减小而单调增大,并且相同子样数的两种算法的CCE随着子样数的增大而趋于相等;当比值小于等于3时,两种算法的圆锥误差补偿效应同样减弱。从而得出两种算法的圆锥误差补偿效应的近似等效性。对于捷联惯组的设计、RVA的选择及其在惯组高动态环境下的应用具有一定指导作用。     

胚胎电子细胞中基因备份数目优选方法

分析现有胚胎电子细胞基因存储结构的基础上,考虑基因备份数目对自修复过程的影响,建立了可靠性模型;并根据存储结构的具体实现方式,建立了硬件消耗模型。以可靠性模型和硬件消耗模型为基础,通过分析可靠性、硬件消耗与基因备份数目间的关系,提出了一种基因备份数目优选方法。该方法根据目标电路的可靠性、硬件消耗设计要求,选择兼顾系统可靠性、硬件消耗的基因存储方式、基因备份数目及胚胎电子阵列规模,具有工程应用价值。通过某电路的基因备份数目的选择,对该方法进行了验证。      

改进自适应人工免疫算法求解函数优化问题

为克服经典人工免疫算法（AIA）在函数优化过程中存在的计算量大、收敛精度不高和收敛速度较慢等不足,引入多个自适应免疫算子,提出了一种改进自适应人工免疫算法（IAAIA）。在经典人工免疫算法中,引入迭代次数对抗体激励度计算算子进行自适应设计,引入种群抗体平均激励度与抗体激励度对免疫选择算子、克隆算子、变异算子与克隆抑制算子进行自适应设计,提升人工免疫算法的收敛速度、收敛精度和稳定性。选择9个典型测试函数作为实验对象,同时选择4种典型人工免疫算法作为对比算法优化实验函数,对比实验结果表明了改进的自适应人工免疫算法在求解函数优化问题的有效性和优越性。