交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

具有时滞的二阶多点边值问题3个正解的存在性

研究具有时滞的二阶多点边值问题,应用Avery和Peterson推广的Leggett-Williams不动点定理,给出了该边值问题至少存在3个正解的充分条件。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

求解非线性规划的小生境遗传模拟退火算法

提出了用小生境遗传模拟退火算法求解带复杂约束的非线性规划问题。首先分析了遗传算法＂早熟＂收敛以及局部搜索能力弱的不足,由此引入小生境以增加种群多样性,并抑制＂早熟＂收敛现象,同时引入模拟退火算法以增强局部搜索能力,改进进化后期收敛速度慢的不足,最后结合典型非线性规划算例验证了混合算法的效率、精度和可靠性。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

基于遗传算法的气体爆轰参数计算

在研究气体爆轰条件和物理模型的基础上,首次以遗传算法为工具,解决了气体爆轰参数求解时温度、压力假设的盲目性和复杂性,并应用具体算例对该方法进行了验证,为气体爆轰参数的求解提供了一个新的途径。     

基于多帧的帧同步检测

阐述了帧同步检测的实质,分析了利用大数判决和基于统计的多帧检测算法,并对上述算法进行了仿真。由仿真结果可以看出,多帧检测的性能显著提高,并且多帧检测信噪比的适用范围比单帧的宽。     

一种新的CLEFIA多字节差分故障分析方法

阐述了CLEFIA分组密码算法及故障分析原理,根据在CLEFIA密码第r轮与第（r-2）轮注入多字节故障,提出了一种新改进的针对CLEFIA的多字节故障模型及分析方法,并通过软件仿真实验进行了验证。结果表明,CLEFIA算法的Feistel结构和差分S盒特性使其易遭受多字节故障攻击,而改进算法使得密钥的恢复效率大大提高。     

一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。