带紧扰动的极大单调算子的满值性定理

将周海云关于m-增生算子的有关结果推广到极大单调算子场合。     

基于遗传算法的观察所优化配置

文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.     

随机双向联想记忆神经网络概率1指数渐近行为研究

随机双向联想记忆神经网络(BAM)平衡点具有某种渐近行为是网络的关键问题之一。通过应用It公式和Grownwall不等式,研究了随机BAM神经网络的概率1指数渐近行为,并且得到一些新的保证网络具有上述行为的代数判据,所得结论较之现有结果限制条件要弱且具有较大的应用范围。     

Hilbert空间中拟非扩张映像族公共不动点的迭代算法

给出了Hilbert空间中拟非扩张映像族公共不动点的一个杂交投影算法,使用修正的杂交投影迭代算法,证明了一个强收敛定理,扩展了文献的结果。     

非自伴情形下时滞抛物方程的惯性流形

利用Lyapunov-Perron方法在适当的谱间隙条件和适当小的时滞假设下,证明了一类非自伴算子情形下半线性时滞抛物方程惯性流形的存在性。     

车牌定位算法在边防出入境车辆管理中的应用

基于图像差分析和投影分布特征的车牌自动定位算法,在充分考虑了汽车原始灰度图像和车牌结构特点的基础上,通过图像差分、二值化、分别向垂直和水平方向投影等步骤,最终实现对车牌的自动定位和分割.整个算法使用Matlab软件进行了仿真,仿真的结果表明该算法具有快速准确的优点.通过大量的试验证明,该算法在实践中是有效的,对于实现边防出入境车辆的自动化管理有着重要的应用价值.     

新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型,有着广泛的实际应用,但其求解至今仍是运筹学的一个难点.针对一般约束多目标优化问题,在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上,提出一种新型多目标遗传算法.将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题,验证了算法的有效性.     

基于固有时间尺度分解的能量算子解调法及故障诊断应用

针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法.首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,并基于波形匹配算法实现原始数据的自适应端点延拓以解决分解过程中的端点效应;然后再选取合适的固有旋转分量,利用能量算子方法实现调制信号的包络解调;最后,将该方法应用于仿真信号和故障模拟信号.结果表明:该方法能有效地提取机械振动信号的故障特征.     

基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,提出基于集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调,并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量.首先,利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);然后,选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调,从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分;最后,运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量.结果表明:基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象,提取振动信号的包络成分,成功获得各种状态下的特征向量.     

基于单体视觉投影的集群控制策略

与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。