基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

基于IMM的雷达伺服系统变结构控制

提出了基于转换量测的IMM雷达伺服系统变结构控制方法,一方面用该算法对输入信号进行滤波降噪,消弱了伺服系统的抖振;另一方面利用算法估计的目标角速度、角加速度状态,减小了伺服系统动态滞后。仿真验证了该算法的有效性。并在实际工程应用中取得了良好的控制效果。     

基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型

针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。     

多冲突环境下混合模糊双矩阵对策的集结

针对策略集模糊与具有模糊支付值的多冲突环境,建立了混合模糊双矩阵对策的综合集结模型。基于局中人的约束条件,构造局中人面向多冲突环境的可行策略串集合,建立新的结局空间;在假定模糊支付值为三角模糊数的情形下,基于模糊数的运算,构造局中人在新结局空间上的合成结局模糊支付值,建立多冲突环境下的混合模糊双矩阵对策综合集结模型,将集结模型清晰化并求解。最后,给出军事想定实例,说明了模型的实用性及有效性。     

通信网节点重要性的多指标评价方法

提出了一种评价通信网节点重要性的多指标评价方法。分析论证了现有评价方法中各单指标的优缺点,提出将"不连通节点对数"、"剩余节点对最短距离和增量"和"生成树数减少值"三个单指标进行归一化的综合方法。该方法能对令现有多种方法失效的网络进行节点重要性评价,克服了现有各种方法的缺陷。试验分析表明:该方法简单有效、鲁棒性强。     

旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法

现有反求技术不能高效地处理带附加形状特征的旋转零件,为此提出了一种旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法:先将点云从旋转特征形式转换成展开形式,再提取旋转点云数据中的关键信息,并将提取的信息转变为对应的设计要素和参数,然后修正关键的几何特征参数。实验验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

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。