变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

基于改进蚁群算法的CVRP问题

为了能够更好地求解CVRP问题,对蚁群算法进行了一定程度的改进。改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中与禁忌搜索算法结合,添加新的参数负信息素来记忆已经访问过的客户。同时,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,并且全局信息素更新添加了动态更新的新模式。使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。     

基于证据熵对不确定性度量的决策表约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性.     

汽车防抱制动系统自适应滑模控制算法的研究和半实物仿真

针对车辆防抱制动系统(ABS)非线性控制模型,在分析零阶切换方式滑模变结构控制算法的基础上,提出了参数自适应的滑模变结构控制算法.该算法将滑模变结构控制、自适应控制与防抱制动系统结合,削弱了滑模控制的"抖动"问题对制动过程带来的影响.随后设计并构建了ABS闭环模拟系统,对算法进行了纯理论仿真和基于硬件平台的半实物仿真.仿真结果表明,自适应滑模控制算法较单纯滑模控制算法在减小制动力矩的颤幅和平缓轮速波动方面均有一定优势.     

基于改进VMD的液压系统故障特征提取

为从液压系统振动信号中提取有效特征进行故障诊断,针对随机噪声 、端点效应和虚假分量会影响变分模态分解(VMD)的分解精度问题,提出了一种改进VMD的故障特征提取方法.首先,针对随机噪声会导致分解误差增大现象,提出了基于奇异值差分谱降噪预处理,该方法能抑制噪声对分解结果的干扰;然后,针对端点效应会导致VMD处理信号两端产...     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

基于次级通道在线辨识变步长主动隔振控制算法研究

针对主动隔振中次级通道存在的时变特性和传统在线辨识方法导致的主动隔振效果较差问题,提出了一种基于次级通道在线辨识的变步长主动隔振控制算法.通过附加高斯白噪声对次级通道实时建模,同时引入功率因子在设定范围内对主动控制迭代步长和白噪声功率进行调整,并搭建了单通道主动隔振实验平台,仿真和实验研究结果表明:所提算法降低了计算量...     

一种改进的次级通道辨识算法

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。