基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

MPP虚拟多机系统

ＭＰＰ虚拟多机系统是一个特殊的ＰＶＭ系统，本文阐述了ＭＰＰ虚拟多机系统的系统结构和实现技术，并对ＭＰＰ虚拟机的性能进行了初步测试和分析。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

A dual criteria sequencing problem with earliness and tardiness penalties

We consider the problem of sequencing n jobs on a single machine, with each job having a processing time and a common due date. The common due date is assumed to be so large that all jobs can complete by the due date. It is known that there is an O(n log n)‐time algorithm for finding a schedule with minimum total earliness and tardiness. In this article, we consider finding a schedule with dual criteria. The primary goal is to minimize the total earliness and tardiness. The secondary goals are to minimize: (1) the maximum earliness and tardiness; (2) the sum of the maximum of the squares of earliness and tardiness; (3) the sum of the squares of earliness and tardiness. For the first two criteria, we show that the problems are NP‐hard and we give a fully polynomial time approximation scheme for both of them. For the last two criteria, we show that the ratio of the worst schedule versus the best schedule is no more than . © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 422–431, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10020     

多轴数控机床的通用运动学综合空间误差模型

提出了一种适用任意结构多轴数控机床的新通用运动学综合空间误差模型。该模型包含了由于制造、安装、运动控制不精确和刀具、床身、工件热变形以及其它因素引起的初始位置误差与运动误差 ,反应了机床误差的实际变化规律 ,对机床工作区误差适时全补偿特别有效。为了发展该新型误差模型 ,运用了多体系统运动学理论和齐次变换矩阵。最后 ,利用所述建模理论和方法 ,给出了 3轴立式数控机床的空间误差模型表达式 ,并分析了其 36种误差成分的变化规律     

国外铣削刀具磨损量自动检测方法综述

综述了国外现有的铣削刀具磨损量自动检测方法,对比分析了各方法的优缺点及应用范围,并对其在我国军品生产中的应用前景进行了初步分析。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。