2014年 第40卷 第3期
2014, 40(3): 385-396.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00385
摘要:
成像机理上的差异导致了异质影像数据之间存在着本质区别，这使得其在像素级融合存在很大困难，因此异质影像融合主要集中于特征级和决策级.本文从信息融合的基本原理出发，详细论述了异质影像融合结构、特征级融合算法、决策级融合算法的研究现状.同时，深入分析了异质影像融合中存在的问题，并指出了未来的发展方向.
成像机理上的差异导致了异质影像数据之间存在着本质区别，这使得其在像素级融合存在很大困难，因此异质影像融合主要集中于特征级和决策级.本文从信息融合的基本原理出发，详细论述了异质影像融合结构、特征级融合算法、决策级融合算法的研究现状.同时，深入分析了异质影像融合中存在的问题，并指出了未来的发展方向.
2014, 40(3): 397-404.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00397
摘要:
针对现有增量式属性约简算法中存在的约简传承性差以及不完备现象，提出基于标记可辨识矩阵的增量式属性约简算法.本文首先定义了标记函数，对样本之间的可辨识性进行分类，并将之引入一个新的可辨识矩阵，在新增样本时，结合标记信息可以快速识别可辨识矩阵元素集的异动，获得强传承性的约简超集，在此基础上，设计与标记可辨识矩阵匹配的必要矩阵，用以快速判断并删除冗余属性，确保约简的完备性. 理论分析以及实验测试表明，本算法具有约简传承性强，约简集完备等特点，具有较强的实用性.
针对现有增量式属性约简算法中存在的约简传承性差以及不完备现象，提出基于标记可辨识矩阵的增量式属性约简算法.本文首先定义了标记函数，对样本之间的可辨识性进行分类，并将之引入一个新的可辨识矩阵，在新增样本时，结合标记信息可以快速识别可辨识矩阵元素集的异动，获得强传承性的约简超集，在此基础上，设计与标记可辨识矩阵匹配的必要矩阵，用以快速判断并删除冗余属性，确保约简的完备性. 理论分析以及实验测试表明，本算法具有约简传承性强，约简集完备等特点，具有较强的实用性.
2014, 40(3): 405-414.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00405
摘要:
研究包含稳态目标计算（Steady-state target calculation，SSTC）层和动态控制层的双层结构预测控制（Model predictive control，MPC）及其实现方法. 我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化. 通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量，给出了稳态目标计算的统一表达方法，每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标，或是放松软约束. 通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.
研究包含稳态目标计算（Steady-state target calculation，SSTC）层和动态控制层的双层结构预测控制（Model predictive control，MPC）及其实现方法. 我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化. 通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量，给出了稳态目标计算的统一表达方法，每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标，或是放松软约束. 通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.
2014, 40(3): 415-422.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00415
摘要:
研究了端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统分别在固定和切换拓扑下的输出一致性问题. 首先根据哈密顿系统特有的优势，运用能量整形思路设计了一个全局稳定的群组输出一致性协议，该协议通过构造虚拟邻居的方式将有向图转化成无向图. 其次通过利用推广的LaSalle's不变原理将切换拓扑的问题转化成切换系统来研究. 例子证明，本文很好的解决端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统的输出一致性问题.
研究了端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统分别在固定和切换拓扑下的输出一致性问题. 首先根据哈密顿系统特有的优势，运用能量整形思路设计了一个全局稳定的群组输出一致性协议，该协议通过构造虚拟邻居的方式将有向图转化成无向图. 其次通过利用推广的LaSalle's不变原理将切换拓扑的问题转化成切换系统来研究. 例子证明，本文很好的解决端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统的输出一致性问题.
2014, 40(3): 423-430.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00423
摘要:
在过去几十年，核主成分分析（KPCA）已经广泛应用在数据驱动的过程监测领域. 大量的应用案例显示该算法简单、易用且有效. 然而，核函数的引入使得KPCA不能直接利用传统的贡献图方法进行故障诊断. 本文在重新审视和分析现有KPCA相关诊断方法的基础上，提出了一类新的贡献率方法，该方法能较清晰地解释故障变量. 在此基础上，建立了一套面向非线性在线故障诊断的框架. 最后，将该诊断框架应用到CSTR过程，结果显示该方法较传统的线性方法更有效.
在过去几十年，核主成分分析（KPCA）已经广泛应用在数据驱动的过程监测领域. 大量的应用案例显示该算法简单、易用且有效. 然而，核函数的引入使得KPCA不能直接利用传统的贡献图方法进行故障诊断. 本文在重新审视和分析现有KPCA相关诊断方法的基础上，提出了一类新的贡献率方法，该方法能较清晰地解释故障变量. 在此基础上，建立了一套面向非线性在线故障诊断的框架. 最后，将该诊断框架应用到CSTR过程，结果显示该方法较传统的线性方法更有效.
2014, 40(3): 431-438.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00431
摘要:
提出一种用于求解多目标优化问题的基于膜系统理论的演化算法. 受膜系统理论的功能和处理化合物方式的启发，设计了求解多目标优化问题的演化操作. 此外，在表层膜中，引入了非支配排序和拥挤距离两种机制改善算法的搜索效率. 采用ZDT（Zitzler-Deb-Thiele）和DTLZ（Deb-Thiele-Laumanns-Zitzler）多目标问题对所提算法进行测试，所提算法求得的候选解既能较好地逼近真实Pareto前沿，又能满足非支配解集多样性的要求. 仿真结果表明，所提方法求解多目标优化问题是可行和有效的.
提出一种用于求解多目标优化问题的基于膜系统理论的演化算法. 受膜系统理论的功能和处理化合物方式的启发，设计了求解多目标优化问题的演化操作. 此外，在表层膜中，引入了非支配排序和拥挤距离两种机制改善算法的搜索效率. 采用ZDT（Zitzler-Deb-Thiele）和DTLZ（Deb-Thiele-Laumanns-Zitzler）多目标问题对所提算法进行测试，所提算法求得的候选解既能较好地逼近真实Pareto前沿，又能满足非支配解集多样性的要求. 仿真结果表明，所提方法求解多目标优化问题是可行和有效的.
2014, 40(3): 439-448.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00439
摘要:
随着海上任务越来越复杂，许多作业过程要求多艘船舶相互协调. 本文结合了虚拟领航者协调策略和无源性理论控制方法的各自优势，提出了一种基于虚拟领航者的无源协调控制方法，来解决多艘船舶的协调路径跟踪问题.通过对虚拟领航者设计路径跟踪控制器，使其领导作业船舶按着指定的路 径进行协调作业，同时定义每艘船舶的队形参考点，应用无源性理论设计同步 控制器使所有船舶的参考点趋于一致，最终实现多艘船舶按一定的队形进行协调路径跟踪.最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性.
随着海上任务越来越复杂，许多作业过程要求多艘船舶相互协调. 本文结合了虚拟领航者协调策略和无源性理论控制方法的各自优势，提出了一种基于虚拟领航者的无源协调控制方法，来解决多艘船舶的协调路径跟踪问题.通过对虚拟领航者设计路径跟踪控制器，使其领导作业船舶按着指定的路 径进行协调作业，同时定义每艘船舶的队形参考点，应用无源性理论设计同步 控制器使所有船舶的参考点趋于一致，最终实现多艘船舶按一定的队形进行协调路径跟踪.最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性.
2014, 40(3): 449-458.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00449
摘要:
多分类器系统是应对复杂模式识别问题的有效手段之一. 当子分类器之间存在差异性或互补性时，多分类器系统往往能够获得比单分类器更高的分类正确率. 因而差异性度量在多分类器系统设计中至关重要. 目前已有的差异性度量方法虽能够在一定程度上刻画分类器之间的差异，但在应用中可能出现诸如差异性淹没等问题. 本文提出了一种基于几何关系的多分类器差异性度量，并在此基础上提出了一种多分类器系统构造方法，同时通过实验对比了使用新差异性度量方法和传统方法对多分类器系统融合分类正确率的影响. 结果表明，本文所提出的差异性度量能够很好地刻画分类器之间的差异，能从很大程度上抑制差异性淹没问题，并能有效应用于多分类器系统构造.
多分类器系统是应对复杂模式识别问题的有效手段之一. 当子分类器之间存在差异性或互补性时，多分类器系统往往能够获得比单分类器更高的分类正确率. 因而差异性度量在多分类器系统设计中至关重要. 目前已有的差异性度量方法虽能够在一定程度上刻画分类器之间的差异，但在应用中可能出现诸如差异性淹没等问题. 本文提出了一种基于几何关系的多分类器差异性度量，并在此基础上提出了一种多分类器系统构造方法，同时通过实验对比了使用新差异性度量方法和传统方法对多分类器系统融合分类正确率的影响. 结果表明，本文所提出的差异性度量能够很好地刻画分类器之间的差异，能从很大程度上抑制差异性淹没问题，并能有效应用于多分类器系统构造.
2014, 40(3): 459-470.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00459
摘要:
在单相机单光源条件下，针对现有视线估计方法标定过程复杂的问题，提出一种新的单点标定视线估计方法. 该方法预先建立屏幕中多个点的视线估计统计模型，进而通过插值估计用户在屏幕中的视点. 主要创新工作有：1） 提出一种基于统计的单点标定视线估计模型，降低了标定过程的复杂度；2） 采用增量学习方法进一步更新模型，提高模型对不同用户以及头部运动的适应性. 实验证明，本文方法在设备简单、允许头部运动的前提下，只需单点标定就能够取得较高精度.
在单相机单光源条件下，针对现有视线估计方法标定过程复杂的问题，提出一种新的单点标定视线估计方法. 该方法预先建立屏幕中多个点的视线估计统计模型，进而通过插值估计用户在屏幕中的视点. 主要创新工作有：1） 提出一种基于统计的单点标定视线估计模型，降低了标定过程的复杂度；2） 采用增量学习方法进一步更新模型，提高模型对不同用户以及头部运动的适应性. 实验证明，本文方法在设备简单、允许头部运动的前提下，只需单点标定就能够取得较高精度.
2014, 40(3): 471-479.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00471
摘要:
话题关联检测的关键任务在于判断给定报道对是否属于同一话题. 现有判断方法往往忽略种子事件与其直接相关事件之间的层次关系．为此，通过分析报道内部语义分布规律及篇章结构，并依据语义分布规则，利用语义分布规律改进信息瓶颈（Information bottleneck，IB）算法，用于子话题逻辑语义单元的划分，并利用这些逻辑语义单元表示报道，进行话题关联检测. 实验证明该方法有较快的收敛速度，并在一定程度上提高了系统性能．
话题关联检测的关键任务在于判断给定报道对是否属于同一话题. 现有判断方法往往忽略种子事件与其直接相关事件之间的层次关系．为此，通过分析报道内部语义分布规律及篇章结构，并依据语义分布规则，利用语义分布规律改进信息瓶颈（Information bottleneck，IB）算法，用于子话题逻辑语义单元的划分，并利用这些逻辑语义单元表示报道，进行话题关联检测. 实验证明该方法有较快的收敛速度，并在一定程度上提高了系统性能．
2014, 40(3): 480-488.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00480
摘要:
皮肤镜图像的采集质量直接影响后续的分析诊断结果.针对皮肤镜图像在采集过程中可能出现的散焦模糊和光 照不均两种类型的失真，提出了一种有效的无参考图像质量评价算法. 通过频率特性分析我们发现，散焦模糊主要 影响离散余弦变换（Discrete cosine transform，DCT）后的直流分量，而光照不均则主要影响第一交流分量.针对该特性，论文在频率域设计质量评价模型，首先将散焦模糊与光照不均两种失真成功分离，进而分别计算失真程度，给出评价指标.实验结 果表明，本文提出的算法既可以对散焦模糊或光照不均单一失真类型的皮肤镜图像进行质量评价，也可以对两种失真类型 同时存在的复杂皮肤图像进行评价，给出的评价结果稳定客观、互相独立，且与主观评价结果相一致.
皮肤镜图像的采集质量直接影响后续的分析诊断结果.针对皮肤镜图像在采集过程中可能出现的散焦模糊和光 照不均两种类型的失真，提出了一种有效的无参考图像质量评价算法. 通过频率特性分析我们发现，散焦模糊主要 影响离散余弦变换（Discrete cosine transform，DCT）后的直流分量，而光照不均则主要影响第一交流分量.针对该特性，论文在频率域设计质量评价模型，首先将散焦模糊与光照不均两种失真成功分离，进而分别计算失真程度，给出评价指标.实验结 果表明，本文提出的算法既可以对散焦模糊或光照不均单一失真类型的皮肤镜图像进行质量评价，也可以对两种失真类型 同时存在的复杂皮肤图像进行评价，给出的评价结果稳定客观、互相独立，且与主观评价结果相一致.
2014, 40(3): 489-496.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00489
摘要:
复杂环境中，许多自然现象的动力学特性不能应用整数阶方程描述，而只能用分数阶（非整数阶）动力学的智能个体合作行为来解释. 本文假设多自主体 系统存在个体差异，采用不同的分数阶动力学特性组成复杂分数混合阶微分方程. 应用分数阶系统的Laplace变换和频域理论，研究了有向网络拓扑下，时延分数混合阶多自主体系统的运动一致性. 由于整数阶系统是分数阶系统的特殊情况，本文的结论可以推广到整数阶与分数阶混合的多自主体系统中. 最后，应用仿真实例对本文结论进行了验证.
复杂环境中，许多自然现象的动力学特性不能应用整数阶方程描述，而只能用分数阶（非整数阶）动力学的智能个体合作行为来解释. 本文假设多自主体 系统存在个体差异，采用不同的分数阶动力学特性组成复杂分数混合阶微分方程. 应用分数阶系统的Laplace变换和频域理论，研究了有向网络拓扑下，时延分数混合阶多自主体系统的运动一致性. 由于整数阶系统是分数阶系统的特殊情况，本文的结论可以推广到整数阶与分数阶混合的多自主体系统中. 最后，应用仿真实例对本文结论进行了验证.
2014, 40(3): 497-505.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00497
摘要:
对基于多维分配模型的多无源传感器（Multi-passive-sensor system，MPSS）多目标数据关联算法进行了归纳分析，指出该模型不仅忽略了极大似然估计所引入的随机误差，而且未充分考虑量测与伪量测之间的相关性.继而建立了一种去相关修正数据关联模型，并提出利用无迹变换计算二者之间的互协方差. 另外定义了概念解的区分度来评估关联代价构造的合理性. 最后进行了仿真实验，结果表明去相关后的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性，所提关联算法运算时间有所增加，但关联性能更佳.
对基于多维分配模型的多无源传感器（Multi-passive-sensor system，MPSS）多目标数据关联算法进行了归纳分析，指出该模型不仅忽略了极大似然估计所引入的随机误差，而且未充分考虑量测与伪量测之间的相关性.继而建立了一种去相关修正数据关联模型，并提出利用无迹变换计算二者之间的互协方差. 另外定义了概念解的区分度来评估关联代价构造的合理性. 最后进行了仿真实验，结果表明去相关后的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性，所提关联算法运算时间有所增加，但关联性能更佳.
2014, 40(3): 506-515.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00506
摘要:
在被动式射频识别（Radio frequency identification，RFID）系统中，即使有多个标签同时向阅读器发送信息，捕获效应也能使其中一个标签被阅读器成功识别. 而且，捕获效应还会导致标签漏读.为防止标签漏读和进一步提高捕获效应下的识别效率，我们提出一种新的防冲突协议，该协议采用自适应和分配技术来减少标签间冲突.其优点在于，可合理地分配冲突标签和隐藏标签，从而提高识别效率. 计算机仿真结果显示，在捕获效应发生的环境下，本文协议的识别效率优于现存协议.
在被动式射频识别（Radio frequency identification，RFID）系统中，即使有多个标签同时向阅读器发送信息，捕获效应也能使其中一个标签被阅读器成功识别. 而且，捕获效应还会导致标签漏读.为防止标签漏读和进一步提高捕获效应下的识别效率，我们提出一种新的防冲突协议，该协议采用自适应和分配技术来减少标签间冲突.其优点在于，可合理地分配冲突标签和隐藏标签，从而提高识别效率. 计算机仿真结果显示，在捕获效应发生的环境下，本文协议的识别效率优于现存协议.
2014, 40(3): 516-521.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00516
摘要:
混杂系统的输入输出对状态稳定性是混杂控制系统领域极富挑战性的课题之一. 为了观测混杂系统的状态，本文提出了一类混杂系统的一致输入输出对状态稳定的充分条件，分析了混杂系统的一致输入输出对状态稳定性、光滑Lyapunov函数存在性和状态模估计器存在性三者之间的关系. 借助状态模估计器将混杂系统化为受扰动系统，获得了受扰动系统一致输入输出对状态稳定性的结果，并进一步证明了混杂系统的一致输入输出对状态稳定性.
混杂系统的输入输出对状态稳定性是混杂控制系统领域极富挑战性的课题之一. 为了观测混杂系统的状态，本文提出了一类混杂系统的一致输入输出对状态稳定的充分条件，分析了混杂系统的一致输入输出对状态稳定性、光滑Lyapunov函数存在性和状态模估计器存在性三者之间的关系. 借助状态模估计器将混杂系统化为受扰动系统，获得了受扰动系统一致输入输出对状态稳定性的结果，并进一步证明了混杂系统的一致输入输出对状态稳定性.
2014, 40(3): 522-530.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00522
摘要:
铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征，故其模型开发是一个技术难点. 根据该过程的特点，本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络（Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network，STR-UKFNN），并用其建立铝电解槽工艺能耗的动态演化模型. 该方法利用误差协方差矩阵的平方根代替UKFNN算法中的协方差阵，避免误差协方差矩阵可能出现负定而导致滤波发散，并在UKFNN算法中引入渐消因子和弱化因子，实时调整滤波增益，提高模型收敛速度和其对突变状态的跟踪能力. 通过某铝厂170kA预焙槽的日报样本验证表明，该方法提高了能耗模型的精度和对电解槽突变状态的实时跟踪能力，有助于指导铝电解过程操作参数的优化.
铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征，故其模型开发是一个技术难点. 根据该过程的特点，本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络（Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network，STR-UKFNN），并用其建立铝电解槽工艺能耗的动态演化模型. 该方法利用误差协方差矩阵的平方根代替UKFNN算法中的协方差阵，避免误差协方差矩阵可能出现负定而导致滤波发散，并在UKFNN算法中引入渐消因子和弱化因子，实时调整滤波增益，提高模型收敛速度和其对突变状态的跟踪能力. 通过某铝厂170kA预焙槽的日报样本验证表明，该方法提高了能耗模型的精度和对电解槽突变状态的实时跟踪能力，有助于指导铝电解过程操作参数的优化.
2014, 40(3): 531-547.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00531
摘要:
研究跨领域学习与分类是为了将对多源域的有监督学习结果有效地迁移至目标域，实现对目标域的无标记分 类. 当前的跨领域学习一般侧重于对单一源域到目标域的学习，且样本规模普遍较小，此类方法领域自适应性较差，面对 大样本数据更显得无能为力，从而直接影响跨域学习的分类精度与效率. 为了尽可能多地利用相关领域的有用数据，本文 提出了一种多源跨领域分类算法（Multiple sources cross-domain classification，MSCC），该算法依据被众多实验证明有效的罗杰斯特回归模型与一致性方法构建多个源域分类器并综合指导目标域的数据分类. 为了充分高效利用大样本的 源域数据，满足大样本的快速运算，在MSCC的基础上，本文结合最新的CDdual （Dual coordinate descent method）算 法，提出了算法MSCC的快速算法MSCC-CDdual，并进行了相关的理论分析. 人工数据集、文本数据集与图像数据集的实 验运行结果表明，该算法对于大样本数据集有着较高的分类精度、快速的运行速度和较高的领域自适应性. 本文的主要贡 献体现在三个方面：1）针对多源跨领域分类提出了一种新的一致性方法，该方法有利于将MSCC算法发展为MSCC-CDdual快速算法；2）提出了MSCC-CDdual快速算法，该算法既适用于样本较少的数据集又适用于大样本数据集；3） MSCC-CDdual 算法在高维数据集上相比其他算法展现了其独特的优势.
研究跨领域学习与分类是为了将对多源域的有监督学习结果有效地迁移至目标域，实现对目标域的无标记分 类. 当前的跨领域学习一般侧重于对单一源域到目标域的学习，且样本规模普遍较小，此类方法领域自适应性较差，面对 大样本数据更显得无能为力，从而直接影响跨域学习的分类精度与效率. 为了尽可能多地利用相关领域的有用数据，本文 提出了一种多源跨领域分类算法（Multiple sources cross-domain classification，MSCC），该算法依据被众多实验证明有效的罗杰斯特回归模型与一致性方法构建多个源域分类器并综合指导目标域的数据分类. 为了充分高效利用大样本的 源域数据，满足大样本的快速运算，在MSCC的基础上，本文结合最新的CDdual （Dual coordinate descent method）算 法，提出了算法MSCC的快速算法MSCC-CDdual，并进行了相关的理论分析. 人工数据集、文本数据集与图像数据集的实 验运行结果表明，该算法对于大样本数据集有着较高的分类精度、快速的运行速度和较高的领域自适应性. 本文的主要贡 献体现在三个方面：1）针对多源跨领域分类提出了一种新的一致性方法，该方法有利于将MSCC算法发展为MSCC-CDdual快速算法；2）提出了MSCC-CDdual快速算法，该算法既适用于样本较少的数据集又适用于大样本数据集；3） MSCC-CDdual 算法在高维数据集上相比其他算法展现了其独特的优势.
2014, 40(3): 548-555.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00548
摘要:
针对总拖期时间最小化的置换流水车间调度问题（Total tardiness permutation flow-shop scheduling problem） 提出了一种基于多智能体的进化搜索算法. 在该算法中，采用基于延迟时间排序的学习搜索策略（Tardiness rank based learning），快速产生高质量的新个体，并根据概率更新模型进行智能体网格的更新进化. 同时通过实验设计的方法探讨了算法参数设置对算法性能的影响. 为了验证算法的性能，求解了Vallada标准测试集中540个测试问题，并将测试结果与一些代表算法进行比较，验证了该算法的有效性.
针对总拖期时间最小化的置换流水车间调度问题（Total tardiness permutation flow-shop scheduling problem） 提出了一种基于多智能体的进化搜索算法. 在该算法中，采用基于延迟时间排序的学习搜索策略（Tardiness rank based learning），快速产生高质量的新个体，并根据概率更新模型进行智能体网格的更新进化. 同时通过实验设计的方法探讨了算法参数设置对算法性能的影响. 为了验证算法的性能，求解了Vallada标准测试集中540个测试问题，并将测试结果与一些代表算法进行比较，验证了该算法的有效性.
2014, 40(3): 556-560.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.00556
摘要:
针对自抗扰控制器（Automatic disturbance rejection controller，ADRC）参数多且耦合性强，参数难于被确定的问题，提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标，根据参数对性能指标的影响，通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布，使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元（Industrial mechatronic drives unit，IMDU）的控制实验，仿真和实验结果证明了该算法的有效性.
针对自抗扰控制器（Automatic disturbance rejection controller，ADRC）参数多且耦合性强，参数难于被确定的问题，提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标，根据参数对性能指标的影响，通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布，使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元（Industrial mechatronic drives unit，IMDU）的控制实验，仿真和实验结果证明了该算法的有效性.
