基于捕获流动中心试点的自适应K-means算法

文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感.受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题.实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度.     

虚拟时反法在阵列信号处理课程中的创新研究与实践

阵列信号处理课程内容多样且复杂,常作为信息与通信工程专业研究生的必修课程。传统的教学模式是以讲授为主,搭配简单的仿真验证性实验。阵列信号处理技术发展日新月异,传统教学方式使学生对该课程的学习缺乏创造性。因此,该文引进一种新技术,将虚拟时间反转聚焦理论与均匀线性阵列相结合,展示测向天线阵列信号模型及其特性。首先建立均匀线性阵列,作为时反算法测向的天线阵列,根据建立的均匀线性阵列推导出阵列接收信号的模型,然后结合编程软件对该技术进行仿真验证。本次教学改革能够为学生提供新的学习思路,培养学生创新思维,使学生更好地掌握该课程的技术要点。     

越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆调度优化

针对越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆路径问题,建立以车辆派遣成本、运输成本、时间惩罚成本、越库内部操作成本总和最小化为目标的库门分配与车辆路径优化模型。根据问题的特征设计改进的自适应遗传算法,并根据时空距离生成初始解。通过对不同规模的算例进行对比和分析,验证了模型的正确性和算法的有效性,结果表明,所得出的库门分配和车辆调度优化方案可以有效降低越库配送中心的运营成本。研究成果拓展和丰富了越库配送下的车辆路径问题研究,能为物流企业优化配送方案提供理论依据。     

具有换道功能的自适应巡航控制策略研究

传统的自适应巡航控制车辆在面对前方低速行驶的目标车辆时只能低速跟车行驶,为提高ACC车辆的行车效率,提出了具有换道功能的自适应巡航控制策略。将ACC车辆的控制模式分为定速巡航、跟车巡航、换道巡航3种,基于速度不满意累计度设计了多模式切换策略。基于模型预测控制算法设计了定速巡航和跟车巡航纵向控制器、换道轨迹跟踪控制器,并利用五次多项式规划了换道轨迹。使用PreScan/CarSim/Matlab软件搭建仿真平台,设计多种测试工况,对设计的控制策略进行联合仿真测试。结果表明,设计的控制策略稳定且可靠。     

磁固耦合效应下集成式永磁电动轮定子振动响应与结构优化研究

针对磁固耦合效应下集成式永磁电动轮定子振动问题,依据改进的子域模型理论和有限元分析方法,建立考虑定子齿尖效应的磁场预测模型。首先,根据Maxwell应力张量方程,明确不平衡电磁力时空分布及幅频特性;其次,基于薄壳理论,将定子总成等效为弹性圆柱薄壳,建立考虑激振力变化的磁固耦合动力学模型,给出电动轮关键构件模态频率及振型;在此基础上,以降低定子耦合振动为优化目标,采用提出的自适应权重粒子群优化算法对定子结构参数进行设计。对比分析表明,结构优化后,定子磁固耦合振动得到了有效改善,提高了永磁电动轮运行的稳健性。     

国家创新体系协同学习的一个分析框架

运用归纳的研究方法对国家创新体系协同学习的概念、绩效维度进行分析,基于制度安排和外部资源寻求的分类特征对国家创新体系中的学习类型进行探讨;运用信任理论,从信任产生的原因出发,结合静态分析和动态分析,对国家创新体系中的信任进行分析;借鉴组织社会资本理论,运用演绎的研究方法对社会资本嵌入的国家创新体系的学习效率提升进行理论推导;运用复杂自适应理论和信号传递理论分析国家创新体系学习的复杂适应性特征和核心支撑,为国家创新体系的学习机制的形成提供重要理论基础支持;基于重要对象分析选择,结合国家创新体系组织学习的研究成果,总结推导国家创新体系的学习过程,并对学习策略进行探讨.     

基于差分进化算法的运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型研究

针对采购管理中广泛存在的不确定性,将单位库存成本和可变订货成本视为模糊变量,构建了运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型,此模型属于NP-hard问题,目前缺乏可靠的全局优化求解算法。在选取梯级平均综合表示法对总成本去模糊的基础上,设计了基于自适应混合差分进化算法的求解方法,并通过算例验证了此模糊联合补货模型的有效性和求解算法的全局优化能力。     

人工智能语境下的寒地建筑表皮智能化演进

建筑表皮作为室内外环境交互界面,是缓解室外环境不利影响、回应使用者舒适度需求的重要系统,对建筑性能有显著影响,对其的研究对于落实节能减排战略、促进生态文明城市建设有重要意义。在节能指标约束下,既有寒地建筑围护结构碳排大、造价高,对室外环境的动态波动和室内使用者需求的响应潜力不足,制约了寒地建筑绿色性能的提升幅度。随着人工智能技术的发展和人居环境品质要求的提升,寒地建筑表皮呈现出智能化演进趋势。本文旨在分析寒地建筑表皮智能化演进的产业需求和人工智能语境下的技术推力;梳理建筑表皮智能化发展脉络,解析建筑表皮智能化演进过程中的标志性理论成果和工程实践探索;进一步从"动态找形""高效传动"和"智能控制"三方面阐述寒地建筑表皮智能化演进发展中关键的科学与技术问题,拓展建筑表皮设计理论与方法体系,从而提升寒地建筑表皮智能化水平,推动建筑产业信息化转型。     

基于压缩感知的自适应加权匹配追踪算法

压缩感知（compressed sensing,CS）技术通过减少发射导频数来提高频谱的利用率。将CS技术应用于导频辅助的稀疏度未知的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信道估计中,提出一种自适应加权匹配追踪（CS-based adaptive weighting ＆matching pursuit,AWMP）算法。该算法使用自适应加权、匹配追踪的方法估计信道时域脉冲响应,按照估计信噪比和匹配原则,利用多次迭代进行自适应加权和寻找最佳稀疏度,实现未知信道稀疏度与信噪比的情况下,准确估计信道信息。仿真验证表明,与传统的信道估计算法相比,采用基于AWMP的信道估计方法,能够利用较少的导频信息获得更低的误码率和均方误差。     

应用型本科院校《数字信号处理》的教学改革与探索

针对数字信号处理课程理论性强、概念难懂但应用范围广等特点,从教学内容、教学手段和实践教学等方面进行了探索和尝试。实践表明,一系列的教学改革对提高课程教学质量,激发学生的学习兴趣,提高学生的动手实践能力和综合能力起到了良好的促进作用。