贝叶斯网络结构学习优化方法研究

针对贝叶斯网络结构学习的复杂问题,首先在深入研究网络结构特点基础上建立了1-步依赖系数BN邻接矩阵,将网络结构学习问题转化为邻接矩阵边的关系处理;然后,采用爬山算法进行局部寻优,再用遗传算法进行全局优化的思想进行贝叶斯网络结构求解。算例分析表明:所提算法可行,计算效率高于遗传算法。     

基于圆阵的二维DOA估计新方法

通过分析圆阵阵列流形,提出一种新的圆阵二维谱估计模型,可以直接应用MUSIC算法进行二维DOA估计,从而避免了对圆阵输出信号进行模式激励.应用此模型仿真分析了均匀圆阵和均匀半圆阵的二维DOA估计性能,相比模式激励方法,减小了计算量;半圆阵与圆阵的DOA性能差别很小,但是半圆阵减少近一半的阵元数.     

舰船中央冷却系统多智能体自治控制

面向下一代舰船电力推进装置的分布式冷却需求，针对复杂情况下系统自重构与自愈控制问题，提出以某型中央冷却系统为控制对象的多智能体自治控制体系。设计各类智能体的个体结构和多智能体的分布式结构,采用智能体联盟和熟人机制对合同网协作模型进行改进，并优化自动任务分配和故障恢复过程中的多智能体协作流程。在此基础上，设计中央冷却系统原理性装置，建立以多智能体控制系统为核心的自治控制试验研究平台，对控制系统效能进行分析验证。试验结果表明：所设计的多智能体自治控制体系能够自主地完成系统动态重构和故障恢复控制，使电力推进装置中央冷却系统具备自重构和自愈的能力。