基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别

与内容无关的笔迹鉴别是属于图象处理和模式识别领域的一项课题，有着广泛的实用前景。本文提出了一种基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别的方法。文中讨论了提取笔迹灰度图象特征和用前向神经网络分类器进行两大问题。对笔迹灰度图提取了3大类18个灰度特征，面前向神经网络分类器由一种新的遗传算法同时优化设计其结构和权重矢量。通过对10人、每人6幅笔迹度图象用18个灰度特征进行鉴别,试验结果显示此方法设计的前向神经网络分类器收敛率高，比常用的最近邻分类器有更高的识别正确率。     

基于基因算法与博弈论的气动高升力优化(英文)

讨论了基于基因算法与博弈论的组合优化算法在高升力气动优化问题中的应用。引入基因算法与博弈论相结合的分布式组合算法 ,可以将复杂的优化问题分解为几个简单的局部优化问题。文中论述了组合优化算法的构造方法 ,并应用于高升力多段翼型气动优化。与传统基因算法的数值计算结果进行了比较 ,表明本文构造的方法具有高效收敛性及强的鲁棒性 ,可广泛应用于先进气动设计问题。     

A method for operative calculation of charged particle penetration into the LEO

We develop a simple method for calculating the effective vertical cutoff rigidity of charged particles, taking into account the Kp-index and the local time, on the basis of generalization of the results of extensive trajectory calculations for trial particles moving in the geomagnetic field. The vertical cutoff rigidities, calculated by the Tsyganenko-89 model, are presented as an International Geomagnetic Reference Field (IGRF) model calculated and thereafter corrected in accordance with the geomagnetic disturbance and local time conditions. The fits from the proposed method agree with the results of cutoff rigidity measurements carried out by satellites. The method is intended for applications using cutoff calculations, such as evaluating particle penetration of spatial boundaries, calculating magnetospheric transmissions for low-orbital spacecrafts flights and interpreting the results of orbital experiments.     

一种全天时星跟踪器相对惯导的安装阵在线快速估计方法

全天时星跟踪器与捷联惯导组成的惯性/天文组合导航系统具有精度高、自主性强等优点,在飞机、无人机、船舶等领域具有广泛的应用前景。组合导航系统长时间工作中力热变化导致安装矩阵漂移进而影响导航系统精度,全天时星跟踪器由于天空光影响视场小,一次只能观测一颗恒星,无法根据一副星图直接进行安装阵估计。提出了一种基于Levenberg-Marquart （L-M）算法的捷联惯性/天文组合导航系统安装阵在线快速高精度估计方法,利用捷联惯导姿态测量值,将不同时刻的观测星矢量转移到同一时刻同一坐标系中,构造多颗观测星的观测矢量误差与导航星矢量最小二乘目标函数,利用自适应步长的L-M算法对其进行迭代求解,实时得到系统安装矩阵的变化量。试验结果表明,使用该方法后星跟踪器在捷联惯导本体坐标系的输出恒星投影矢量精度提升了1倍以上,在线估计时间优于5 ms,满足用户实时性和高精度要求。     

基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率.     

用于GPS接收机的自适应算法抗干扰性能比较

为了比较功率反演、多信号归类和最小范数自适应算法的抗干扰性能,研究了各算法的基本原理,并在均匀线阵中采用各算法进行仿真,比较各算法在有用信号和干扰来向上得到的天线增益.仿真中有用信号为-160 dBW的GPS卫星信号,两个同频干扰来自不同方向,并在仿真中改变干扰功率.仿真结果表明这三种算法都可以用于GPS接收机抗干扰.其中,功率反演算法抑制弱干扰的性能较差;多信号归类算法抑制弱干扰的性能较好,但会引入错误零陷;最小范数算法既可以抑制弱干扰,也不会引入错误零陷.      

自适应压电桁架形状控制中作动器优化配置

以压电作动器为控制元件,建立了自适应桁架形状控制基本方程.考虑结构性状约束和电压限制,建立了以作动器位置和控制电压为设计变量,以形状精度、控制能量和作动器数目的加权表达式为目标函数的作动器优化配置数学模型.由于作动器和普通杆具有不同的单元刚度,作动器每一种不同的位置配置都会导致结构总刚度矩阵的变化,因此单独采用遗传算法需要进行大量的结构计算.为了减少结构分析次数,提出了多点近似、遗传算法和二次规划相结合的优化方法.算例结果表明本文方法具有很高的求解效率.      

遗传算法在对数周期振子天线设计中的应用

首先简要介绍了对数周期振子天线(LPDA)理论的发展历史和本文采用的基本设计方法,其次在较详细地论述了遗传算法(基因算法)优化的步骤基础上,讨论了它在计算机优化设计LPDA中的应用.该算法的应用大大地简化了LPDA的设计过程,也显示了遗传算法在解决类似问题中的独到之处.最后给出了频率在0.1~1GHz的设计实例,获得了很好的结果.同时,本文就该算法在实际应用中优化变量和目标函数的选取方法进行了讨论;另外,还通过对该设计实例计算结果的分析,说明了在实际应用中,LPDA集总线终端接匹配负载和短路线时的天线性能差异,并给出了该现象的物理解释.      

模拟退火算法在连续变量全局优化问题中应用

研究了基于模拟退火算法应用于连续变量全局优化问题,并给出了实现步骤.介绍了控制参数实用选择方法.针对连续变量的特殊性,给出了新解产生的实用方法.最后以计算机视觉领域中的基本矩阵的求解作为一个实例,来说明它在连续变量中的应用.大量数字仿真结果表明该算法能有效地解决连续变量全局优化问题.      

模拟开关电路潜在电路分析软件算法的研究

比较了几种潜在电路分析的路径搜索算法,提出了适用于模拟开关电路的潜在电路分析软件算法,并成功应用于反电流形、电源拱形、接地拱形3种潜在电路拓扑模式的识别和搜索.用以此算法为基础编制的分析软件进行实例分析,验证其正确性.