“龙格-库塔”算法在航天器实时落点计算中的应用

在介绍航天器实时落点估算的作用和实现原理的基础上,分析了采用“龙格库塔”算法进行航天器实时落点估算的优势,提出了四阶“龙格一库塔”法实时计算航天器落点模型。该方法在保证航天飞行试验强实时性的前提下有效提高了航天器实时落点估算的精度,对确保成功地实施航天器安全控制和回收提供了科学的依据。     

改进多目标粒子群优化算法在营养配餐中应用

营养配餐计算模型为多目标模型,求解过程复杂,笔者利用改进过的多目标粒子群算法优化后,再根据配餐用户的偏好信息进行优化,摆脱了传统多目标优化的权重系数的影响,使得营养配餐计算模型能够满足各类人群的差异化、特殊化.最后,笔者以一日营养量为目标进行实际配餐,实验证明,配餐结果令人满意.     

均匀优化设计在磁干扰补偿算法中的应用研究

载体磁场对地磁测量的干扰,一直是造成导航设备罗差、影响地磁测量精度的技术难题.本文针对12常系数补偿算法建模过程中耗时费力等不足,将均匀设计思想引入到优化求解建模的过程中,研究了载体磁场随其姿态变化对地磁测量的影响规律,提出了采用影响因子权值统计法设计载体姿态点,进而利用优化设计姿态点的磁测数据建立补偿模型,解决了复杂模型难以运用常规方法求取全局最优解的问题.通过试验证明,该方法可以利用载体较少姿态下的试验数据建立较高精度的补偿模型,缩短了试验建模的周期,提高了磁测补偿模型的精度.     

基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法

水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

确定性联合补充库存问题的EXCEL规划求解法

提出求解确定性联合补充库存问题的新方法——EXCEL规划求解法：通过数学运算将非线性混合整数规划模型转化为整数线性规划模型,然后在EXCEL中通过“规划求解”工具求最优解．通过算例验证,结果表明该方法不但能有效解决此类问题,而且更简单、更直观、更实用．     

基于进化规划算法的舰船辐射噪声分类

神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能.     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

基于蚁群算法的航线自动生成研究

为了减轻航海人员制定航线的繁复劳动,减少航线制定时的个人主观性,基于蚁群算法进行航线自动生成研究.以电子海图为基础,论述了网格划分、搜索策略、信息更新、航线选优、航线平滑、计算流程等相关问题和具体做法,通过示例证明了蚁群算法用于航线自动生成的可行性.该法不仅实现了航线制定的自动化,而且可以在相关搜索策略中运用专家的思想,增加航线制定的科学性,提高航行的安全性.     

一种新型船舶智能载重测量仪的研究与应用

针对船舶货物卸载重量计量难的现状,开发了一种新型的船舶智能载重测量仪,并提出一种结构树编码免疫辨识算法实现船舶重量模型的辨识,该测量仪通过检测船体前后左右四个位置的吃水深度,精确计算船舶重量、船体倾斜度等数据,实现船舶卸货计量的智能化与自动化.在散装水泥运输船上的应用实践表明,该测量仪能实现比较理想的测量精度,误差小于0.5%,完全能满足船舶运输中对中低价货物的计量要求.     

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.