基于K最近邻决策的支持向量机分类算法及仿真

将基于支持向量机(SVM)的分类方法和最近邻法(NN)相结合,提出了一种SVM-KNN的分类方法。通过SVM算法对训练样本进行训练并找出支持向量,在进行待识别样本判断时,当其与最优分类面距离大于某一给定阈值时采用SVM决策模型,否则运用K最近邻法决策其类别,从而减少SVM算法的误判概率。仿真实验结果显示,运用该算法无论对于合成数据还是真实数据,在分类精度上比单独的SVM都有较明显的提高。     

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡,保证以较低的成本完成规定作业。     

多通道舰空导弹武器系统火力分配问题研究

根据舰空导弹武器的作战实际提出基于分配区来确定火力分配的时机和对象,设计目标隶属点表来描述制导通道与目标的对应关系,对拍卖算法进行改进并基于此寻找火力分配的最佳匹配。     

船体结构静动态协同优化设计(英文)

论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际.     

水翼艇纵向运动多变量鲁棒控制

为了提高水翼艇纵向运动控制的鲁棒性,采用MIMO闭环增益成形算法设计了鲁棒控制器.给出了水翼艇纵向运动传递函数形式的数学模型,通过镜像映射方法将不稳定模型转换成稳定的数学模型.仿真结果表明,所设计的鲁棒控制器将纵摇角降至了原来的25%并对模型摄动具有鲁棒性.     

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.     

一种基于直方图的车辆检测方法

获得车辆图像的准确定位是视频交通检测的关键,在分析传统车辆检测方法不足的基础上,提出的基于直方图的检测方法,能够提高图像分割的准确性,确保对车辆目标的顺利提取,具有一定的实际应用价值。     

基于网络图论的中小城市公交线网规划

针对中小城市公共交通的特点,在传统最短路径直达客流量最大的规划方法基础上。采用改进Dijkstra算法对线网进行规划,对于提高直达乘客运送量、减少乘客换乘比例、提高公交企业效益发挥很大作用。     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法,提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系,其中上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型,设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低,进而影响各车型OD出行量,且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著,表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益,建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况;与遗传算法、模拟退火算法相比,遗传-模拟退火算法计算结果最优。     

区段管内车流组织研究

根据区段管内列车的运行过程和车流产生情况,分析列车的各种车小时消耗,在着重考虑集结完成的车流在站等待挂车车小时消耗的前提下,推导出相应的计算公式。建立以总车小时消耗最少为目标的优化模型,并利用分层求解算法对模型进行求解,进而求得总车小时消耗最少的运输组织方案。