国家自然科学基金(50905133)
- 作品数：7 被引量：49H指数：4
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- 相关机构：武汉理工大学徐州空军学院重庆理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金武汉市科技计划项目更多>>
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- 基于梯形模糊数和二元语义需求权重确定方法被引量：13
- 2011年
- 质量功能配置(QFD)中,客户需求的权重计算是非常重要的环节。将模糊集理论应用到客户需求权重计算中,采用梯形模糊数表示客户需求的评价信息,解决了客户需求信息在权重计算中模糊性不分明性等问题,结合二元语义的理论,解决了信息集结过程中的信息缺失问题,并且运用到多粒度多语义信息一致化处理中。实验验证了梯形模糊数结合二元语义计算客户需求信息权重的可行性。
- 舒婷刘泉艾青松刘伟
- 关键词：质量功能配置梯形模糊数二元语义多粒度
- 基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法被引量：16
- 2012年
- 针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。
- 徐胜男周祖德艾青松刘泉
- 关键词：PSO算法BP神经网络PID控制自适应控制
- 面向客户定制产品开发的多目标优化算法设计被引量：1
- 2012年
- 对多目标优化进化算法进行研究,设计了基于客户需求信息的产品多目标优化算法。针对进化算法优化效率低的缺点,提出了目标侧重度概念,使进化算法有选择地收敛,提高了算法的优化效率;针对进化算法容易陷入局部最优和解分布不均匀的缺点,提出了目标间距概念,避免算法在收敛过程中早熟,保证了最优解的多样性,降低了客户的选择压力。在MATLAB 7.0平台上对改进算法进行仿真实验,并与NSGA-2和SPEA-2两种进化算法进行对比分析,验证了改进算法的可行性、可靠性与优越性。
- 艾青松许强刘泉
- 关键词：多样性
- 气动肌肉质量项动力学建模及仿真
- 2011年
- 单独考虑气动肌肉的质量项并在动力学推导中将其看成沿圆柱体均匀分布的质点系,利用拉格朗日方程建立了气动肌肉质量项动力学模型。利用ANSYS对气动肌肉柔性体进行了网格划分,并将生成的模态中性文件导入ADAMS进行了动力学仿真,仿真结果验证了动力学模型的正确性。
- 姚碧涛周祖德艾青松徐胜男
- 关键词：气动肌肉动力学仿真
- 基于RFID技术的生产过程管理系统研究被引量：8
- 2012年
- 针对面向订单的生产环境,离散制造业企业计划层与现场过程控制层之间的信息断层,订单执行过程不透明等问题,提出了基于射频识别技术的生产过程管理系统体系结构,设计出系统总体功能模块,建立了面向离散制造业的生产过程管理系统,并在一个面向订单的机加工企业中得到了应用。结果表明,企业的按时交付能力和质量控制水平得到了明显提高。
- 盛步云王雨群王静
- 关键词：离散型制造业射频识别生产过程
- 动态虚拟企业中订单任务分类研究被引量：1
- 2010年
- 为了解决动态虚拟企业中订单任务的分类问题,在分析SOFM网络学习算法的基础上,以提高算法的收敛速度和分类精度为出发点,研究了对SOFM网络的改进方法。针对SOFM网络中过多的输入不利于任务分类的问题,研究了基于粗糙集的订单任务属性特征提取方法。最后,在实际样本数据的基础上,以matlab为仿真工具,利用粗糙集的属性特征提取及改进的SOFM网络对样本进行分类,证实了该方法可以实现订单任务的自动分类,并且较传统SOFM网络分类方法具有更快的速度和更高的精度。
- 姜建华盛步云龚立雄杨明忠
- 关键词：自组织特征映射神经网络
- 基于SURF和全局特征融合的图像分类研究被引量：10
- 2013年
- 针对SURF对图像局部特征具有极好的描述能力,但对于全局特征描述能力不强的缺点,提出将SURF和全局颜色特征相融合的图像分类算法,提取图像的SURF特征向量集,并利用随机直方图算法将该向量集进行数据归约成单一高维特征向量;提取图像HSV颜色直方图;分别利用支持向量机(SVM)对这两种特征进行分类;将两个分类结果进行高层特征融合得到最终分类结果。实验结果表明,该算法显著提高了图像分类的准确率。
- 梁进刘泉艾青松
- 关键词：支持向量机
