摘要：为研究基于模式运动的系统动力学描述方法中聚类参数对生产过程调节性能的影响,给出描述系统动态调节性能与产品质量调节性能的指标,分析并建立了聚类参数与系统调节性能间的关系;介绍了基于模式运动的一类复杂生产过程建模方法,并利用LMI方法给出了状态反馈控制器设计方法;提出了基于粒子群优化方法的最大熵聚类算法,定义并提取了系统调节性能指标;利用提出的新的覆盖分类神经网络,建立最大熵聚类方法的参数与调节性能间的映射关系,并分析了分类网络泛化能力;采用实际烧结矿生产数据进行仿真,结果表明所提方法可以分析与建立调节性能与聚类参数间的关系,且可为实际生产中聚类参数的选择提供一定的依据.

摘要：为解决挖掘机施工路径、位置与深度盲目和效率低的问题,设计并实现一种挖掘机辅助施工系统。采用北斗定位接收机、激光测距仪、陀螺仪等传感器对传统挖掘机进行信息化改造。根据挖掘机施工特点,提出基于欧拉图的挖掘机施工路径规划算法,融合遗传算法、原子搜索优化算法和粒子群算法对施工图进行欧拉化处理。根据多传感器信息建立挖掘机三维施工模型,实现挖掘点位置与深度的在线软测量。济南市某施工现场试验结果表明,本研究提出的辅助施工系统路径规划合理,施工位置测量误差小于6 cm,施工深度测量误差小于5 cm。挖掘机智能施工辅助系统可以有效提升施工效率,节省施工成本。

摘要：针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引入了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性。

摘要：为了实现停车场空车位的快速自动寻找,提出了一种用于视频图像车位检测的车位组合状态网络模型,在最大后验概率意义下,求解最可能的车位状态。对改进的HSI车位图像像素进行贝叶斯分类,利用预先训练好的条件概率计算出相邻车位状态传递概率,通过车位组合状态网络的优化,确定出最佳的车位状态。该方法可以很好地解决车辆遮挡所造成的误判问题,准确地检出车位的占有情况。实验结果表明,该方法具有较高的准确性与鲁棒性,特别是可以较好地消除车辆相互遮挡和环境光线变化对检测结果造成的影响。

摘要：将单一的复杂控制转化为多级简单控制的控制方法应用到三级倒立摆系统的控制中,并通过遗传算法对各级控制中的未知参数进行优化.给出了多级控制器的设计方法和参数优化步骤.仿真试验证明了该控制方法的可行性.

摘要：针对一类复杂的无法对其机理建模的离散时间系统,根据采集的两年工艺参数数据,结合复杂工艺特点,提出了基于数据驱动的系统动态特性建模方法,构建了时间序列受控回归滑动平均(CARMA)胞映射模型;在模型结构确定的基础上,采用改进的量子行为粒子群优化(IQPSO)算法对系统参数进行辨识;算法通过设计新的粒子更新式增加了粒子的多样性,避免了算法的早熟收敛;算法通过在后期将搜索到的最优值传递给神经元作为初始权值,利用神经元增强算法的局部搜索能力,实现了算法探索与开发的平衡,达到对模型参数进行快速精确辨识的目的;在转化为状态空间模型基础上,根据胞映射理论对系统进行了稳定性分析,通过对胞映射作图快速获得平衡胞,利用动态优化原理,找到所有的周期胞和吸引域,达到对系统稳定性分析的目的;利用现场工艺数据进行仿真,结果证明了所提方法的有效性。