发动机前端附件带传动系统固有频率算法的研究

为分析发动机前端附件带传动系统的固有振动特性,对一种Holzer型双循环迭代法进行了研究.针对多带轮系统给出了双循环迭代算法的计算过程,推导了内循环迭代收敛的充要条件;并考虑内循环迭代发散的可能性而采用直接法代替内循环迭代,得到了一种混合算法.最后通过两个算例表明,所提出的混合算法能准确有效地计算系统的固有频率.     

基于改进残差网络的齿轮箱故障诊断研究

深度残差网络中的残差模块能较大程度解决特征的丢失和损耗问题,从而能够搭建更深的层数来改善神经网络的训练效果,但是冗余噪声会干扰机械故障诊断精度.残差收缩模块(RSNB)利用注意力机制根据重要程度不同来对特征进行加权,自动地给各个样本设置不同的阈值,在降噪的同时最大程度的保护数据的原始特征.为加快网络训练速度,引入权值均...     

B样条隶属函数的模糊神经网络研究

把模糊子集的隶属函数取为Ｂ样条函数，利用Ｂ样条函数的正定性，紧密性和归一性，可以使得通常模糊系统输出中的分母削法，并且训练过程中权值的调整也限制在局部范围内，最后证明了其全局逼近特性。     

遗传算法在MATLAB环境中的实现

探讨了在ＭＡＴＬＡＢ环境中实现遗传算法仿真的方法，并以一个简单的求函数最值的问题作为遗传算的应用实例，说明遗传算法的全局寻优性及用ＭＡＴＬＡＢ实现仿真的可行性。     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

单幅雾霾天气交通监控图像去雾处理技术

针对交通视频监控系统在恶劣雾霾天气下获取的图片质量受损,无法正确识别车辆信息的 问题,首先总结了已有图像除雾技术的研究成果,对比分析了全局直方图去雾处理法、同态滤波 去雾处理法、多尺度Retinex(MSR)去雾处理法3 种算法。然后,采用这3 种方法对雾霾交通图片 进行处理,并根据图像纹理特征统计量对处理后的图像效果进行了客观评价。仿真结果表明,3 种算法中,采用多尺度Retinex(MSR)处理法最能提高雾霾图像的质量,能有效地恢复和增强图像 信息,使图像的近景和远景得到均衡。最后,基于Matlab 设计了GUI图像去雾系统,逐一验证了 3 种算法的处理效果,结果表明该系统能够有效地提高交通视频监控系统图像的清晰度,可在一 定程度上优化雾霾天气下的交通图像质量。     

一种基于邻接极小搜索的布局模式生成方法

针对全局最优化求解布局问题,通过对目标函数的局部极小出发的两级搜索,获得多个邻接极小,实现布局模式的自动生成;从而获得基于不同布局模式的可行解集以及基于此解集的相对最优解,并通过矩形空间中的圆布局问题给出实例演示。     

解摩擦问题的加性Schwarz算法

摩擦问题是第二类非线性的变分不等式,本文给出了解简化摩擦问题的加性Schwarz算法并给出算法的收敛性。     

均匀设计和遗传操作并行的遗传算法

针对简单的遗传算法稳定性较差，容易发生早熟收敛的不足之处，提出了将均匀设计和遗传操作相结合的遗传算法，通过编码在问题的解空间和算法的搜索空间之间建立一个映射，对其进行交叉操作，变异操作和均匀设计操作，用典型的测试函数进行测试，证明了该算法是可行的，与单纯遗传算法相比，计算精度和收敛速度更高。