无线传感器网络是典型的网络化嵌入式系统,由于其既涉及嵌入式系统的行为又涉及网络的行为,以及其应用相关性,使其测试调试变得困难复杂,无法构建一个通用的测试调试平台.为有效地测试调试无线传感器网络,在分析已有的研究工作基础上,采用半实物的仿真策略,提出了一种混合方式的无线传感器网络测试调试系统,解决了纯粹软件仿真平台掩盖太多实际器件实现的细节和实际环境测试中嵌入式系统行为和网络行为不可见、不可控性的缺陷,达到了一种折中的效果.最后给出了该系统在FPGA(field programmable gate array)上的实现实例;通过实验验证了该系统能够有效地对无线传感器网络应用进行测试调试

对一类三维混沌系统的界进行了估计.首先运用参数法给出了该三维混沌系统在条件-1 ≤ c<0下两变量的一个上界估计定理并进行了证明,其次在两变量上界估计的基础上给出了该混沌系统三变量的一个上界估计定理并进行了证明;最后给出了具体参数下该三维混沌系统的上界估计值并进行了数值模拟

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

在生产生活中有许多网络,如电网、供水网、原油管道 运输网、交通运输网、通讯网、国际互联网等.以供水网络 为例,设仅有一个出水口和一个进水口网络每段管道都有 一个容量(单位时间内通过管道的最大水量).水由出水口 流出经过水管网络后流入进水口,这就形成一个水的实际的 稳定的有向的流动,称之为流

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势

应用混合Langrangian和Eulerian法(MiLE)实现了结晶器中GCr15钢大方坯温度场、应力场及流场的动态模拟,模拟结果与实际生产铸坯吻合.铸坯坯壳角部的温度高于中部,铸坯表面从上到下的温度总体呈下降趋势,且等温区间与流场变化具有一定的相似性.铸坯坯壳中部厚度约为17.5 mm,角部厚度约为13.2 mm.凝固坯壳内的应力主要是热应力.坯壳出结晶器时,坯壳外表面处于压缩状态,凝固前沿为完全拉伸状态.有效应变从铸坯外表面到凝固前沿逐渐增大.钢液在前进过程中不断扩张,流速不断降低,当流股到达一定深度后,形成左右对称向上的两个回流,和一对由凝固面一侧向下而由中心向上流动的回流区

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

针对一类含有时变、范数有界参数不确定广义系统,结合一个二次型性能指标,研究了使闭环系统保持正则、稳定和无脉冲,且闭环性能指标值不超过某个确定界的保性能控制律的设计问题,通过矩阵不等式给出了保性能控制律存在的一个充分条件,进而用线性矩阵不等式给出了保性能控制器的一个参数化表示

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定一预测算法