航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度,考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成,定义了航线影响因子,构建了一种新的航班延误恢复调度模型,将局部搜索方法引入到粒子群算法中,提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明:与先来先服务调度方法相比,混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%,与基本粒子群算法和进化策略算法相比,混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%,随着航班延误恢复规模的增大,算法优势会更明显。     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

海战场对敌战术意图序贯识别技术研究

对战场上出现的大量目标隐含的战术意图的正确、快速、自动识别，能大大提高战场指挥人员的决策效率。以战场态势估计为基础，提出战术意图识别的框架模型；结合最大近似法、D—S证据理论用于战术意图序贯识别的不同阶段。该研究属于决策级数据融合的范畴。     

船舶智能化信息系统的探讨

探讨了船舶智能信息管理系统的框架结构和组成方法。该智能系统在目前海上单船的自动化系统的基础上,主要由基于智能的航海、机舱和货运监控等几个主要的子系统联合而成。在智能信息处理方法方面,研究了基于数据融合(DF)和数据挖掘(DM)的知识发现方法,对驾驶、机舱和货运监控等智能信息系统的几个主要子系统的信息进行集成管理与综合处理。     

异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期不同以及具有不同的通信延迟，导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。     

基于PVM的数据融合并行任务调度

根据多信息源、多平台数据融合算法特点，将数据融合与并行处理技术相结合，设计了基于PVM集群的多任务并行调度，提出了两层调度和主动报告的并行任务调度策略，并给出了数据融合并行任务调度映射和软件实现流程，在集群计算机系统上实现了数据融合的实时大容量并行处理。在系统仿真测试中获得了较高的加速比和系统效率，有较好的实用价值和应用前景。     

国民经济动员中任务分解研究

任务分解是国民经济动员仿真演练系统中重要的一个环节。针对动员活动的目的及其特性,以时间短和经济成本低为目标建立了单产品多企业的生产任务分解模型。基于利率体现时间价值的观点,将时间转化为经济成本,因此原问题转化为单目标的规划问题。最后采用A*算法对转化后的问题求最优解。     

铁路行包物流基地及配送点选址规划研究

借鉴国内外选址问题的模型和方法,结合铁路行包物流配送流程及特点,建立铁路行包物流基地及配送点选址规划问题的混合整数规划模型。通过改进的扫描法,根据业务量及现有车辆载重对城市内邮政点进行分组。用迭代法计算得到每个分组中的配送点。比较各分组方案,选择最好的一个方案作为初始解。采用启发式算法对该初始解优化,得到满意解,确定配送点及行包物流基地的位置。以有2个行包物流基地待选地点、3个大宗行包点、30个一般邮政点的实例进行仿真计算。计算结果验证了模型及算法的正确性及可行性。     

基于信息融合的感应电动机定子故障检测方法研究

本文将信息融合的思想应用到感应电动机定子故障诊断中,将多种检测技术得到的信息进行综合,避免了依靠单一信号进行诊断的结果不可靠问题,提高了故障诊断的准确性。并通过对定子短路故障的实验研究,证实了该方法的可行性。     

基于模糊信息融合的船舶动力装置综合故障诊断方法研究

在模糊集理论的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于系统模糊综合评价融合结构下的综合故障诊断方法.该方法以模糊逻辑运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决来获取诊断对象的综合诊断结果,并对船舶主动力系统的运行故障进行诊断研究,结果表明,该方法准确有效,为船舶动力装置故障的智能化诊断提供了有益的借鉴.