基于粗集的电台识别决策表最小约简算法

简要介绍了粗糙集理论中区分矩阵算法和HORAFA算法在知识约简中的应用.通过约简算法仿真,突出强调了HORAFA算法在通信电台识别决策表最小属性约简中的优点.     

基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.     

基于UKF的水下地形匹配算法组合

为了克服断续地形辅助导航给UKF算法带来的不利影响,提出了改进TERCOM／ICCP＋UKF地形匹配组合算法.首先分析了基于UKF的水下地形匹配算法及其在实际水下地形辅助导航中的局限性.然后,针对UKF地形匹配效果易受大初始位置误差影响的不足,以“粗搜索”＋“精匹配”的算法组合模式为基础,给出了TERCOM、ICCP和UKF匹配算法的组合策略和算法克服相似地形影响的方法.仿真显示,较之单一UKF匹配算法,组合算法能够克服了大初始位置误差对算法匹配效果的影响,具有更好的工程适用性.     

电流变化率保护的滤波算法

本文简单介绍了电流变化率保护的原理,并通过数学推导导出了一种直流滤波算法.该算法可以滤去短路电流中的交流谐波分量,得到直流电流变化率的准确结果.通过仿真分析验证了该滤波算法的有效性.     

一种宽带水声目标DOA估计方法

针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点.     

基于粒子群算法的微带天线特征方程求解方法

粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.文中充分利用粒子群算法的全局收敛特性,并与参数跟踪策略相结合形成一种新的求解复超越方程算法.基于该算法对微带天线的特征方程进行了求解,求解结果与该问题的已有结论相吻合,说明该算法的有效性.     

BP神经网络改进算法的研究

本人通过对人工神经网络BP算法的研究,提出了两种基于BP改进算法,并结合泥沙学科中的宽级配非均匀沙最大起动粒径dcmax的推求.采用C#语言,分别实现BP经典算法以及自适应调整学习效率和模拟退火两种改进算法,建立了dcmax预测模型并对预测结果进行验证与分析.表明改进算法的优势所在,体现出改进算法的应用价值和发展前景.     

基于指数型变步长常模水声信道盲均衡算法及其DSP实现

针对传统的固定步长常数模算法(CMA)收敛速度和剩余误差之间的矛盾,分析了基于指数型的变步长水声信道盲均衡算法(EVCMA),利用水声信道对该算法进行了仿真实验,获得了算法中的各参数值.根据数字信号处理器(DSP)TMS320VC5502芯片运算速度快、数据处理能力强的特点及所获得的参数,在集成开发环境(CCS)中,用C语言编写该算法代码,通过仿真调试,实现了该算法.结果表明,该算法具有收敛速度快、剩余误差小的特点,DSP实现具有较好的效果.     

自适应蚁群算法求解车间作业调度问题

车间作业调度问题(JSP)是组合优化问题中的NP-Hard问题,应用传统的蚁群算法在求解时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点.通过在蚁群算法的信息素局部更新策略和全局更新策略两处引入自适应方法对蚁群算法进行了改进,并应用此算法对经典的FT06问题和FT10问题进行了大量的求解试验.试验结果表明该自适应蚁群算法在求解车间作业调度问题时,搜索速度和收敛速度比传统的蚁群算法都有较好的提高.     

基于最大匹配法的中文分词技术改进

在简介最大匹配法(MM)分词算法的基础上,指出了MM算法存在的不足,分析了MM改进分词算法的需求及过程设计,研究了MM改进分词算法以及过程处理原则,研究了改进算法过程中的歧义检测与切分、未登录词识别等问题,提出了消除策略和处理原则.     

加装减摇鳍船舶横摇运动的计算研究

船舶加装减摇鳍目的是减小船舶的横摇运动.鳍的运动通过由PID控制的液压装置驱动.文章考虑了船舶的粘性阻尼系数,结合减摇鳍运动特性,通过PID控制法对加装减摇鳍船舶横摇进行预报并通过实船验证.     

高速单体船航行性能与结构力学特征综合优化初步研究

建立高速单体船航行性能与结构力学特征综合优化的数学模型,将遗传算法改进成一种适应多目标和多约束的算法,并将其应用于高速单体船航行性能与结构力学特征综合优化计算问题,利用界面友好的VC 软件编程。优化结果表明,改进的遗传算法计算可靠、效率高,并为设计综合性能优良的高速单体船船型准备了良好的基础条件。     

吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化方法研究

建立吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化的数学模型,又基于并行算法和遗传算法思想,构造了一种分层并行遗传算法,对于吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化问题进行了一般遗传算法、并行遗传算法和两层及三层并行遗传算法的大量优化计算,结果表明,该分层并行遗传算法计算可靠、效率高,为设计综合性能优良的内河船船型准备了良好的基础条件。     

集装箱支线运输船舶调度优化问题

调度是制约支线集装箱运输质量和效率的主要瓶颈之一。针对轴辐射海上运输模式,扩展了陆上车辆运输调度(VRP)理论,以所有船舶总的航行成本最低为目标函数,考虑了软时间约束等现实因素,构建了包含枢纽港和喂给港、多航线、多船型的支线集装箱船舶调度模型。基于该问题解的特征运用粒子群算法对模型进行了求解,最后通过仿真算例分析验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于e-航海的船舶智能航行

针对e-航海背景下的船舶绿色、低碳航行问题，本文提出一种基于非线性反馈的闭环增益成形算法。首先阐述了e-航海技术与船舶智能航行之间的共性，以大连海事大学无人船艇“蓝信”号为船舶模型，在保持已有的闭环增益成形算法不变的基础上，引入正弦函数驱动的非线性反馈代替原有的误差线性反馈。仿真结果表明，基于非线性反馈的闭环增益成型算法控制器更加节能，符合e-航海的要求；闭环增益成形算法控制器设计简单，工程中易于实现。     

基于高级遗传算法的船舶模型参数辨识

提出一种以二阶K-T方程为基础，并基于高级遗传算法的船舶参数辨识算法，能有效地保证了算法的收敛性和全局优化能力，避免陷入局部最优解。并引入噪声参数，再用基于多局部种群的遗传算法进行迭代计算，将残差白噪声化。最终将该方法与传统的广义最小二乘算法相比较，得到了较为理想的船舶参数。通过对采集的仿真数据和实际自动舵数据的辨识结果验证了该方法在实际工程应用中的可行性和有效性。     

Path-planning algorithm for ships in close-range encounters

Efficient maritime navigation through obstructions at close range is still one of the many problems faced by mariners. The increasing traffic densities and average cruise speed of ships also impede the collision avoidance process by reducing the time available for decision making. This study develops a path-planning algorithm that determines an optimal navigation path for ships in close-range encounters, using known and predicted data about the traffic and environment. An improved ship dynamic model has also been developed to better approximate the ship movement under external influences, and the algorithm was evaluated with a set of test cases simulating various traffic scenarios typically encountered at close range. Since the method is based on evolutionary algorithm, the algorithm behaviours were evaluated statistically, where properties such as consistency and practicality of the algorithm outputs are discussed.     

一种反舰导弹目标选择融合算法

根据反舰导弹自控终点散布、末制导雷达方位探测误差、舰艇队形和散布，推导了后续算法用到的一些正态分布总体的均值向量和协方差矩阵。在讨论了改进的最小偏离目标选择法和基于队形的目标选择法的基础上，融合最小偏离信息和队形信息提出了一种目标选择算法。算例的仿真结果表明目标选择融合算法总体上要优于其它三种目标选择算法。     

时间窗限制下港口泊位优化分配问题模型

提出新的离散型泊位分配模型,对船舶在港口内的服务时间和港口内泊位的可用时间都考虑了时间窗约束,并在目标函数中考虑了船舶的不同服务时间价值,基于模拟退火算法设计了相应的模拟退火算法进行问题的计算和分析。算例表明,求解大规模问题时,在求解质量和计算时间上要优于CPLEX软件,所提出的优化方法将有助于帮助繁忙港口提高泊位等资源运营管理的效率。     

基于遗传算法的船艇冷库模糊控制仿真研究

船艇冷库温度的精确数学模型难以建立,针对传统PID控制精度不高和常规模糊控制获取控制规则和隶属度函数方法的不足,提出利用遗传算法对船艇冷库模糊控制系统的控制规则和隶属度函数进行优化,通过仿真表明,该算法能够使模糊控制系统的控制品质得到较大的改善和提高。