一种基于双差模型的快速动态定姿算法

基于GPS的动态载体定姿算法具有重要意义。其关键是整周模糊度的快速求解,但采用直接收敛法求解双差整周模糊度的初始化时间过长,在实际中难以应用。LAMBDA算法通过模糊度浮点解及其方差协方差矩阵可以有效地估计整周模糊度,但动态情况下无法直接求得浮点解的方差协方差矩阵。本文提出一种估计方差协方差矩阵的方法,使得LAMBDA算法能够有效地应用到动态姿态测量中。实际算例表明,该算法可将初始化时间缩短到原来的1/2左右,能够高效地用于实时动态姿态解算。     

偏好信息形式下的梯形模糊数多属性决策方法

讨论了属性有偏好的梯形模糊数型多属性决策问题针对决策者对属性的偏好信息以梯形模糊数互补判断矩阵形式给出,属性值以梯形模糊数形式给出的情形,首先根据互补判断矩阵的权重计算公式确定各属性的权重;然后利用TOPSIS方法求得各方案与模糊理想解的相对贴近度,根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后通过算例验证了该方法的可行性和有效性．     

GPS精确定位中解算整周模糊度方法的研究

高精度GPS定位,必须采用相位观测量。接收机纪录的只是相位差的小数部分,而初始的整周部分N是初始观测历元卫星和观测站间距离相对于载波波长的整数,称为整周模糊度,是未知的。在GPS定位中,得到模糊度初值后,如何选择合适的搜索准则和解算方法将直接影响定位的效率。     

北斗GEO卫星失效对单历元基线解算的影响

针对北斗二代卫星服务亚太区域需要使用GEO卫星来增加可用卫星数的问题,文中对北斗GEO卫星的数量影响单历元基线解算效果进行了分析。利用依据高度角从大到小顺序逐个剔除北斗GEO卫星来仿真该卫星失效过程,对两条基线数据进行了定位解算,对比不同北斗GEO卫星失效数量对模糊度固定率及定位精度的。结果表明:北斗GEO卫星失效数量与模糊度固定率和定位精度呈负相关,即失效越多,固定率越低定位精度越差。     

一种新的三角模糊数排序方法

针对三角模糊数排序问题,通过对在某一隶属度下三角模糊数的新的理解,给出三角模糊数新的距离公式,进而,引入基于距离测度的三角模糊数排序方法。最后,给出算例说明其有效性及可行性。     

基于模糊数可能度的企业竞争情报选择模型

针对不确定环境下企业竞争情报评估中属性信息的模糊特性,提出一种基于模糊信息可能度的多属性方案排序方法.该方法对竞争情报选择时以语言形式给出的评估术语进行定义,利用评估标度中术语与三角模糊数之间的关系,以及三角模糊数比较的可能度公式,提出了一种解决企业竞争情报选择问题的决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

ACO和SVM选择加权特征的网络攻击监测方法

特征选择和分类器设计是网络攻击监测的关键,为了提高网络攻击监测率,针对特征选择问题,提出一种蚁群算法选择特征和SVM特征加权相结合的网络攻击检测方法(ACO-SVM)。首先利用支持向量机的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,利用蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索;然后选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,并根据特征权重构建加权支持向量机的网络攻击分类器;最后设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性,并通过KDD1999数据集验证了算法有效性。结果表明,ACO-SVM有效降低了特征维数,提高了网络攻击检测正确率和检测速度。     

一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu算法

模糊聚类问题由于其非凸性而成为一个难以解决的数学问题。在解决模糊聚类问题时,会出现很多局部极小值和鞍点。因此,启发式的模糊C-均值算法是应用最为广泛的算法,其缺点是很容易陷入局部极小值。本文提出了一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu搜索算法,并比较这种新算法和模糊C-均值算法的性能。经过多次数据试验,证明Tabu搜索算法在搜索全局最优解时是很有效的。     

结构面粗糙度系数分形评价与采样间距的关联性研究

关于二维结构面粗糙度系数的分形维数评价方法,目前比较常用的方法之一是码尺法。由于采样间距r和长度L(r)对二维轮廓曲线的分形维数D值的影响不容忽视。本文以Barton给出的十条标准轮廓曲线为研究对象,首先,分析分形维数D和变异系数CV随采样间距区间的变化规律,得出采样间距区间为0.1~1.2 mm时,D值有较好的稳定性,其变异系数不大于0.05;其次,设置不同采样间距间隔,分析分形维数D值的变化规律进行分析,得出最佳采样间距;最后,提出一种新的与采样间距有关的粗糙度系数JRC的分形维数评价方法。通过与JRC试验反算值结果对比表明该方法可以较为准确地预测结构面粗糙度系数JRC值,具有较强的适用性。     

基于PCA和TOPSIS的科技型人才聚集效应支持能力评价

科技型人才聚集效应支持能力评价问题是当前社会各界普遍关注的热点课题.在建立科技型人才聚集效应支持能力的评价指标体系基础上,首先采用PCA对我国若干个城市的科技型人才聚集效应支持能力评价指标数据实现高维变量空间的降维处理,然后对降维处理后的数据使用TOPSIS方法,根据主成分要素确定理想解和负理想解,将被评价城市的科技型人才聚集效应支持能力按主成分要素的理想解近似度进行排序评价.实证分析表明了该方法的可行性、有效性和可靠性.本研究为城市科技型人才聚集效应支持能力评价问题提供了一种新的方法和新的模型.     

无穷维Bernoulli空间中微分方程的连续逆平稳解

无穷维Bernoulli空间中的微分方程连续逆平稳解是实现对特征灵敏的二阶模糊逻辑系统稳定性控制的关键理论基础。在二阶模糊逻辑控制系统中,讨论无穷维Bernoulli空间中微分方程和(2+1)维GIR方程的波动结构平衡点变化特点。采用变尺度思想,将广义梯度投影算法引入道无穷维Ber-noulli空间中微分方程的连续逆平稳解求解过程中,并推广到带线性不等式约束优化问题上。结合特征函数在渐进性条件下的Lyapunov-Krasovskii泛函算法,对无穷维Bernoulli空间中微分方程的渐进性条件临界阈值确定,以有效分析微分方程的稳定解存在性,研究分析得到在一类时间尺度上无穷维Bernoulli空间中的微分方程调控函数式具有连续逆平稳解的,进行指导模糊推理控制系统获得最优的控制品质。     

四旋翼飞行器控制系统研究

本文着重就四旋翼飞行器控制系统的硬件组成、结构和软件算法进行研究。介绍了四旋翼飞行器的组成结构和飞行原理,包括四旋翼飞行器的优势和特点以及今后的应用领域;讨论了控制系统的硬件组成结构及其特点,如主控制器MCU芯片的选择、所需传感器种类的确定、数据传输模块的设计和硬件通信协议的分析;研究了姿态解算的方法,包括捷联惯导系统、姿态解算的四元数方法、互补滤波;研究了四旋翼飞行器的控制方法,采用了经典的PID控制方法,设计偏航、俯仰、滚转的三路并行PID控制器。     

一种基于主成分分析和模糊聚类的入侵检测方法

入侵检测数据集中含有大量高维数据和冗余信息,降低了数据挖掘过程的系统学习效率与响应速度.提出一种基于主成分分析和模糊聚类相结合的入侵检测方法PCA-FC,通过对高维数据的预处理及特征提取,减少样本数据维数,然后执行数据聚集的方法提取出评价规则,从而有效地减少了训练数据的变量和干扰项,提高了分类效率.     

基于模糊TOPSIS的复杂产品研发团队知识集成能力评价

分析了复杂产品研发团队知识集成能力的评价指标,建立了基于模糊TOPSIS的评价模型,借助于AHP确定了评价指标的权重,考虑到指标的模糊性,运用三角模糊数来描述各评价指标的语义值,再根据各方案与正理想解和负理想解的距离分析相对贴近度,进行综合评价,最后通过实例分析验证了该方法的实用性和有效性.     

基于新直觉模糊相似度量的直觉模糊谱聚类算法

针对现有直觉模糊集聚类方法存在计算量大、数据失真和易陷于局部最优等问题,提出基于新直觉模糊相似度量的直觉模糊谱聚类算法。首先定义了新的直觉模糊相似度量方法,然后基于该方法构造了直觉模糊相似度矩阵,根据直觉模糊相似度矩阵求解非规范Laplacian矩阵,在此基础上构建特征矩阵,再使用k-means算法对特征矩阵进行聚类。最后在数值算例上的应用证明了所提出算法的可行性和有效性。     

最小二乘圆心模糊集合贴近度蛙跳聚类算法

针对传统的混合蛙跳聚类算法在差分进化时,随着迭代次数的增加,聚类中心矢量向模糊边缘贴近,导致搜索精度不高,陷入局部最优的问题。提出一种基于最小二乘算法的混合蛙跳优化聚类算法,引入模糊集合贴近度运算,对聚类中心矢量执行全局更新,避免模糊边缘的局部最优解贴近。仿真测试采用合成的二维数据进行数据聚类实验并应用到软件故障预测模型中,实验结果表明,采用该算法进行目标数据聚类,具有更好的寻优进化性能,聚类精度提高明显,在数据分类识别等领域具有很好的应用价值。     

整箱货物的混合装箱问题的遗传解法

整箱货物的混合装箱问题在采用传统的算法时,当货物种类规模较大,通常会出现计算时间的"维数灾难"。而遗传算法在搜索过程中不容易陷于局部最优,并能以很大的概率找到整体最优解,具有较快的全局最优解的求解能力。本文以一实例说明了遗传算法在求解混合装箱问题的适用性。     

低碳经济下对第三方逆向物流企业选择的多目标决策

随着能源与环境问题日益突出,低碳经济的发展提上了人类社会发展的重要日程,逆向物流作为低碳经济发展的重要组成部分也引起了各行各业的高度关注。通过实施逆向物流管理,选择合适的第三方逆向物流企业可以提升企业核心竞争力,降低企业成本,提高环境效益和企业名誉,给企业带来有形和无形的利益。提出考虑低碳经济环境下生态效益的指标体系,采用梯形模糊数将定性的多目标准则合理量化,根据逼近理想点排序方法 (TOPSIS)思想,依据各方案与理想解的贴近度大小对第三方逆向物流企业进行排序,从而得到最优合作伙伴,最后通过算例表明该方法简单、有效。     

基于区间直觉模糊的电子政务系统评价方法

针对电子政务系统评价存在的不确定性和模糊性,提出了基于区间直觉模糊数的多属性评价方法.首先建立了区间直觉模糊判断矩阵,提出了一种新的排序方法来获取指标的主观权重.其次定义了区间直觉模糊数的平均差概念,并提出了基于平均差最大化的指标客观赋权方法.然后把主观权重与客观权重线性集成,使得到的综合权重同时反映主观和客观程度,利用改进TOPSIS方法进行排序.最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

煤矿设备中的基于动态模糊与BP神经网络的故障诊断

在煤炭机电设备故障检测过程中,由于涉及到众多的硬件设备,容易出现电压稳定性较差,间接影响故障检测信号不稳定,检测样本数据空间维数大、诊断实时性差等缺点。本文提出了采用动态模糊自学习理论和BP神经网络相结合的方法针对故障进行诊断,首先通过动态模糊自学习方法对设备故障的有效数据,使用BP网络对其进行快速分类诊断。仿真实验表明:本文算法能够有效地提高故障诊断正确率,从而提高诊断的识别与决策能力。