进化规划中的变异与收敛

进化规划算法中变异是唯一的操作,因此变异算子对进化规划算法的性能有决定性的影响。文中以高斯变异算子为例,研究了变异算子在进化进程的作用,分析了进化规划算法不收敛的原因以及变异算子与进化代数、收敛精度间的关系。对传统进化规划算法和多群进化规划算法的性能进行了仿真研究,仿真结果表明了分析结果的正确性。  

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.  

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法

针对BP网络的弱点,提出了基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法,该方法能够在不对BP网络做大的改动的前提下,克服神经网络容易陷入局部最小值,以及使用赢者独活决策策略导致的误识的弱点.实验结果证明了该方法的有效性.  

一种基于主电流自适应检测的电力有源滤波器

基于自适应滤波理论,提出了一种对主电流进行自适应滤波的电力有源滤波器.该电力有源滤波器以主电流为控制对象,控制电路比较简单.推导了该电力有源滤波器的数学模型,并在此基础上,对该电力有源滤波器的性能进行了研究和分析.实验结果证明此种电力有源滤波器是可行的.  

一种新的舰船辐射噪声特征提取方法

提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。  

水平n层导电半空间中运动时谐垂直电偶极子的电磁场

对于n层线性、均匀、各向同性水平成层导电媒质半空间,根据时谐电磁场的麦克斯韦方程和电磁场相对性原理,利用多层介质边界条件,给出了匀速运动垂直时谐电偶极子的矢量磁位表达式以及有源层中偶极子产生的电磁场表达通式。利用所得到的表达通式,分别求解两层(空气-海水)模型和三层(空气-海水-海床)模型的电磁场,并与有关文献进行了比较分析,验证了所得表达式的正确性。  

运动潜艇的感应电场分布

采用相对论电磁变换法计算了单个磁偶极子匀速运动时产生的感应电场三分量。利用沿圆柱表面排列的磁偶极子阵列近似模拟潜艇的磁场分布,通过对磁偶极子阵列运动感应电场三分量的积分运算,得到了潜艇运动感应电场的分布规律,解决了由高斯定理计算感应电场因电场方向不同难以进行积分运算的难题。利用海水中布放的传感器,实际测量了运动潜艇模型的感应电场,测量结果验证了所提出的感应电场计算方法的正确性。  

一种新的进化规划算法

参考高斯变异算子和柯西变异算子,提出了基于学生概率分布变异的进化规划算法。学生概率分布能够衔接高斯分布和柯西分布,其性能通过改变参数n来获得。通过仿真得到了学生概率分布变异的规律。仿真表明,基于学生概率分布变异的进化算法具有较好的性能。  

磁调制式电流传感器的数学模型与性能分析

从基本的电路理论和铁磁学原理出发,推导了磁调制式电流传感器的数学模型,特别是对正弦电压激励下的传感器的输出和灵敏度进行了研究,为磁调制式电流传感器的设计打下了基础.