混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

基于mSDTFT的无速度传感器异步电机转速估计

采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调,有效消除了基频频谱泄露对提取转子速度谐波的影响,然后分析了SDTFT对转速估计精度的影响,在此基础上提出一种新的mSDTFT频谱分析方法估计转速。该方法有效降低了计算开销,特别是可以只针对某些需要的谱线进行计算,提高了谱分析的灵活性和高效性。试验结果表明,所提方法在不同负载条件下能够有效提取转子速度谐波,且具有较高的转速估计精度。     

基于改进直觉模糊数的混合型多属性决策方法

为了解决混合型决策不同类型指标难于集结的问题,将实数、区间数以及语言变量转化为直觉模糊数形式,依据直觉模糊加权算术平均算子对各个指标进行集结,引入一种改进的得分函数对直觉模糊数进行排序比较。算例结果表明改进的得分函数是实用和可行的。     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

基于改进NSGA-Ⅱ算法的航班战略冲突解脱研究

设计了一种改进的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ）解决战略阶段轨迹规划大规模优化问题。在经典的NSGA-Ⅱ的框架下,采用一种自适应交叉算子与自适应变异算子加快算法的收敛速度并提高解的质量,同时给出衡量Pareto解集优劣的评价指标。大规模四维航迹的引入不可避免地增加了问题的复杂性,本文提出了一种有效的战略冲突解脱模型,旨在最小化潜在的冲突数量和冲突解脱成本。采用中国航路网络繁忙时段1 472架航班进行实例验证,并所提算法与经典的NSGA-Ⅱ算法及MOEA/D进行对比。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化效果,能够有效地解决航空器之间的冲突并产生较小的航空器航迹调整量。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

基于改进遗传算法的飞行航迹规划

航迹规划技术是有效提高飞行器突防概率的关键技术之一,能在大范围的真实环境中 规划出满足各种约束的较优航迹,因此对所采用的算法有比较高的要求。基于此,首先 研究了航迹包含的角度、高度、航迹段长度及飞行器的最大航程等约束条件;其次对航迹编 码方式进行了改进,采用数组混合编码方式;并对遗传算法的交叉概率和变异概率的计算、 交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了应用仿真研究 。对应用不同的航迹编码方式所得结果进行了对比分析。仿真计算表明,该算法能够规划出 一条满足要求的航迹,避免了分层规划的复杂性,提高了算法的工程实用性。