基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。     

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题,提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,将高斯尺度空间划分为多个网格,在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用BRIEF算法提取描述符并匹配,得到更加均匀分布的特征点;然后使用运动网格统计算法筛选匹配点;最后采用SPHP算法融合图像重叠区域,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价,验证了该方法特征点匹配速度快、精度高,并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价,验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s,图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

基于旋转矩阵的预设时间航天器编队姿态协同控制

由多个航天器组成的编队系统对复杂的环境往往具有较高的适应性和容错性,能更高效率地完成单航天器难以完成的任务。因此主要针对多航天器系统的姿态协同控制问题,提出一种基于旋转矩阵的预设时间控制算法。首先,为了避免航天器姿态建模的奇异性和模糊性问题,采用旋转矩阵对航天器的姿态进行统一描述,同时结合有向的通信拓扑对航天器姿态协同控制系统进行建模。其次,为赋予系统可控的收敛速度,提出一种基于滑模的预设时间控制算法。该算法的引入使得航天器编队系统的收敛时间可以在合理的范围内任意给定。此外,为了实现系统对参数摄动和外部干扰的鲁棒性,采用神经网络和自适应算法对不确定性进行在线估计与补偿。最后,通过理论分析和数值仿真验证了所提预设时间控制算法的有效性。     

绝对同相支路输出的GNSS欺骗检测

针对功率随时间变化,载波同步欺骗场景下,传统检测算法的欺骗检测性能不理想的问题,提出了一种基于绝对同相支路输出求和(SAIBO)的欺骗检测算法,为改善欺骗检测性能,进一步提出了SAIBO滑动平均(SAIBO-MA)算法。SAIBO-MA算法的构建过程使用接收机跟踪环的同相支路的输出结果取绝对值后求和形成SAIBO检测量,再做滑动平均处理后得到SAIBO-MA检测量。实验使用德克萨斯大学奥斯汀分校的德州欺骗测试电池(TEXBAT)的场景7(DS7)为数据集,比较并分析所提算法与传统算法的检测概率、欺骗判决数目和稳健性等欺骗检测性能。实验结果表明,SAIBO-MA具有更高的检测概率和检测精度、更好的即时性和稳健性以及更宽的检测范围。提出的SAIBO-MA算法克服了传统算法的缺点,具有更优的欺骗检测性能。     

基于遗传算法的飞机着陆调度

使用遗传算法对飞机着陆进行优化调度。算法以所有飞机的排列次序作为个体编码,适应度函数的构建综合考虑了飞机的各种约束条件,通过选择、交叉、变异得到优化输出。仿真结果表明遗传算法用于飞机着陆调度可行、有效。     

基于深度学习的雷达目标识别算法评估系统设计

在雷达成像装备试验中,传统真实场景测试方法构建难度大、场景有限、试验风险高,急需解决目标识别算法测试不充分、评估不全面的问题本文针对现有问题设计了一套目标识别算法测试系统,可提供合成孔径雷达图像和逆合成孔径雷达图像的处理、标注以及目标识别算法的自动运行、环境配置、性能评估等功能。相较于传统的试验方法,该系统具备成本低、试验时间短、可控性强、可扩展等优点。     

空间型两足步行机器人的运动学建模研究

提出两足步行机器人运动学建模的一般方法,既适应于平面运动型,也适应于空间运动型。采用这种建模方法,针对作者设计的NAIWR-Ⅰ空间型两足步行机器人,建立了运动学模型,并对逆运动学解和唯一解问题进行了讨论。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

混合生物生长自适应搜索遗传算法在形状优化中的应用

利用自适应搜索遗传算法和生物生长算法的特点,提出一种新的优化方法—混合生物生长自适应搜索遗传算法。该算法即可充分利用前两种算法的优点,又可弥补二者的不足。为了验证该算法的合理性和正确性,对经典算例三杆桁架结构进行了优化,并将新算法进一步应用于具有复杂结构的三维离心叶轮优化设计中,结果表明混合算法较遗传算法收敛速度快,且可得到形状优化最优解。