一种基于BP网络的预测控制算法及其应用

将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法,并针对一个工业装置控制实例,探讨了该算法在工业过程控制中的应用。仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实可行的。     

基于校正的无线传感器网络加权定位算法

在基于测距的无线传感器网络定位中,获取相邻节点距离值时,往往包含着环境中的各种干扰。为了减少环境干扰对定位精度的影响,在加权定位方法的基础上,利用未知节点附近满足一定距离要求的锚节点,对定位后的节点坐标值进行校正,以达到降低定位误差的目的。仿真结果表明：该方法简单,对降低定位误差有很好的效果。     

基于小波包分析和SVM的在线手写签名鉴别

针对在线手写签名难以提取有效特征的实际情况,提出用小波包分解和单支重构来构造能量特征向量的方法,直接利用各频段成分能量的变化来反映签名的动态特征。给出了衡量各特征识别能力的Fisher准则,并且基于该准则剔除了识别能力差的特征,优化了特征空间。用该方法构造的特征向量能突出反映签名的动态特征。然后采用SVM对签名进行识别。实验证明:采用本文方法识别的正确率高达99.38%,错误拒绝率FRR=0.25%,错误接受率FAR=1.0%,其性能令人满意。     

基于能量和距离的无线传感器网络路由协议

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)是一种新兴的传感器网络。Leach(Low energy adaptive clustering hierarchy)协议是WSNs中最流行的簇类协议之一,它通过概率模型选择簇头,并且周期性地改变簇头来实现最大化的网络覆盖率和网络寿命。本文通过网络中节点的能量和所处的地理位置信息,对Leach协议中节点成为簇头的概率公式进行修正,从而改进协议的簇头选择算法,平衡网络的能耗,达到延长无线传感器网络寿命的目的。基于NS2(Network Simulator Version 2)平台的实验结果证明,改进的Leach算法可以延长WSNs的寿命。     

基于文化算法的新型Elman网络的过程建模方法

文化算法从微观（种群空间）和宏观（信念空间）两个层面上模拟文化的双重进化继承过程,为进化搜索机制和知识存储的结合提供一个构架。建立基于输入输出数据生产过程的统计模型时,参数估计是其中的关键,文化算法为此提供了有效途径。本文在Elman神经网络的基础上提出了一种新的改进型Elman网络模型——OAIF-Elman（Output-Add-Input Feedback Elman）网络来建立乙烯装置中裂解深度软测量模型,并结合文化算法来优化其网络权值。实验表明：文化算法比标准遗传算法搜索性能更优,搜索时间更快,同时也得到了满意的裂解深度模型。     

基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法

根据补偿模糊神经网络的建模特点,提出了基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法。该网络的学习分为两步：结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用改进的聚类算法确定模糊规则数及初始参数,构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用基于多层信念空间的文化算法对具有5层结构的补偿模糊神经网络参数进一步优化,使其具有更高的精度。通过对TE过程的故障诊断建模,结果表明该网络在建模精度和收敛速度上均优于常规补偿模糊神经网络和常规模糊神经网络。     

一种基于浓度调节的改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法（QGA）优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了改进型量子遗传算法（IQGA）。引入个体浓度的概念,在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体,并用新的个体代替它们,增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试,验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。