基于自适应神经PID改进算法的非线性系统控制

通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法.通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制.该算法充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,使得比例常数随着偏差的大小而变化,使目标函数达到最优化.仿侣真结果表明.在对非线性动态系统进行控制时,自适应PID神经网络控制算法具有很强的灵活性和高效性,能取得良好的控制性能.     

基于OMMP算法的多测量向量问题的重构

正交多匹配追踪算法(OMMP算法)是正交匹配追踪算法(OMP算法)的一种拓展,近年来受到很多相关研究人员的关注.不同于OMP算法,OMMP算法在每次迭代中识别多个指标.本文分析了在限制等距性(RIP)和多向量信噪比(MSNR)条件下,用于解决多测量向量问题的OMMP算法的鲁棒性.此外,在给出的限制等距常数(RIC)的条件下,用归纳假设的方法证明了当V=0以及整数N满足1≤N≤(m-1)/K时, OMMP算法可以准确恢复K-行稀疏矩阵X.     

次模函数近似算法求最小颜色生成树

给定图G并对其进行边着色,G的最小颜色生成树（MCST）问题是指,找出G的一棵生成树,使得其边集所着颜色数最少.最小颜色生成数问题MCST已被证明是NP-、APX-完备的,从而此问题没有近似比为常数的近似算法.本文中,我们利用次模函数理论（贪婪算法的思想）给出最小颜色生成树问题的一个近似算法,且此算法的近似比为最好结果.     

新鲁棒超混沌系统及其离散化实现

提出一个具有三个平衡点的新四维超混沌系统,新系统包含3个系统参数和1个常数控制项,在典型参数下可呈现出一个两翼蝴蝶超混沌吸引子。相轨图、Lyapunov指数谱和分岔图等动力学分析结果表明,对于3个系统参数的改变,在一定范围内系统保持鲁棒超混沌状态,对于常数控制项的改变,系统存在周期1、周期3、准周期、混沌直至超混沌的复杂动力学演变过程。最后,采用四阶Runge-Kutta算法对系统进行了离散化实现,并基于微控制器完成了相应的实验验证。 更多还原     

e_p~n空间中单位球迷向常数的极值问题

寻找凸体迷向常数的一致(与空间维数无关)上界是Banach空间局部理论中著名的公开问题.对于n p空间中单位球,作为1-无条件体的特例,其迷向常数一致上界的存在性是已知的.根据其已知迷向常数的解析表达式,利用动态优化的方法给出其精确的上、下界和处极值时相对应的几何体;再利用凸体迷向常数与超平面截片的等价性给出了一个对其中心截片极值问题的应用.     

lnp空间中单位球迷向常数的极值问题

寻找凸体迷向常数的一致(与空间维数无关)上界是Banach空间局部理论中著名的公开问题.对于lⁿ_p空间中单位球,作为1-无条件体的特例,其迷向常数一致上界的存在性是已知的.根据其已知迷向常数的解析表达式,利用动态优化的方法给出其精确的上、下界和处极值时相对应的几何体;再利用凸体迷向常数与超平面截片的等价性给出了一个对其中心截片极值问题的应用.     

金属离子缓冲溶液电位法的原理和应用──Ⅰ．络合物稳定常数的测定

详细地讨论了金属离子缓冲溶液测定络合物稳定常数的原理和应用．用铜离子选择电极电位法测定了铜的络合物稳定常数，效果满意．     

丙烯酸环氧酯合成的动力学研究

本工作研究了以丙烯酸和环氧树脂为原料合成丙烯酸环氧醋的动力学,认为该反应是一级反应,在此基础上提出了反应机理.同时研究了不饱和酸离解常数及溶剂对反应速率常数的影响,进一步支持了上述观点,并且求出了在不同温度丫的反应速率常数及反应的活化能     

光谱和伏安法研究沙丁胺醇与牛血清白蛋白的相互作用

模拟人体生理条件(pH=7.4)下,用伏安法、荧光、紫外和圆二色谱法研究沙丁胺醇(SAL)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用。用Stern-Volmer和双对数方程处理荧光数据,得到沙丁胺醇与BSA的结合常数为3.12×106L·mol-1、结合位点数约为1。循伏安法确定了SAL与BSA的结合比,并计算了结合常数,结果与用双对数方程计算得到的常数吻合。用紫外和圆二色谱验证了BSA与沙丁胺醇作用时构象的改变。     

一个半离散非齐次核的Hilbert型不等式

引入独立参数,应用权函数的方法及实分析技巧,建立一个具有最佳常数因子的半离散非齐次核的Hilbert型不等式,还考虑了其具有最佳常数因子的等价形式.     

基于CSA-SQP的预测控制器参数整定研究

针对预测控制器参数整定困难, 提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法, 建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制, 并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义. 在此基础上, 针对系统的不确定性干扰, 构造了基于事件触发的参数调整框架. 最后, 将算法应用于仿真实验, 通过与设定值控制结果的对比, 证明所提出的预测控制器参数整定方法是有效的.     

线性方程组求解的一个迭代算法

给出了求解线性方程组的一个迭代算法并证明了收敛性,通过对该算法中参数的选取,导出了若干投影算法。     

纹理图像吉布斯模型参数的模拟退火估值

把纹理图像吉布斯随机场模型参数的估值问题转化为一个组合优化问题，用模拟退火法进行求解．实验结果表明该算法是有效的．     

基于立体视频传输失真模型预测参数研究

针对现有的基于递归计算的像素级立体视频传输失真模型没有完善的预测参数求取算法,提出了一种基于立体视频传输失真模型的自适应立体视频预测参数的求取算法.该算法根据立体视频时空域特性,确定未丢失的帧间编码宏块采取的运动估计方法,并采用时域或者视间视差补偿的方式确定端到端预测失真及隐藏失真,进而确定时域和视间预测参数.结果表明:该算法与传统的预测参数固定取值算法相比,各视点的失真误差都有所减小,且对各种特性的序列有较好的适应性.     

网格自适应任务调度算法研究

对网格自适应任务调度算法进行概括性研究．针对传统的Min—Min算法的高效特性和Max—Min算法的负载平衡特性．以提高任务调度的时间跨度性能为目标．提出了一个循环选择执行的网格任务自适应词度策略（Adaptiv eMin—Min and Max—Min，A—MM）．实验表明．该算法在时间跨度等方面的性能较以往算法有较大提高．     

一个获取镜头运动特征的有效算法

提出了一个直接利用MPEG视频中的压缩参数信息，获取镜头运动特征的算法．算法中利用的压缩参数主要有帧类型、宏块类型、DC系数、运动矢量．与已有的算法相比，此算法具有计算成本低，识别率高的特点，能有效地区分镜头运动和溶暗、划出等镜头渐变，具有鲁棒性．     

一种基于SSM的HMM训练算法

在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State—Specific Method：SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode：HMM)参数估计算法(简称SBW算法)．该算法在估计HMM不同状态的概率密度函数(probability density function：PDF)的参数时使用了与状态有关的维数较低的特征集合．与传统的BW算法相比，新算法避免了直接估计高维的PDF参数．仿真实验表明，在训练数据量不足的情况下，采用SBW算法的误识率明显低于BW算法．     

遗传BP神经网络在PID控制器中的应用

提出了一种基于遗传BP神经网络的自整定PID控制器的设计方法．利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数,作为PID控制器参数的初值,在利用BP神经网络具有逼近任意非线形函数的能力,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．计算机仿真结果表明,这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,可用于控制不同的对象和过程．     

基于DBF的超分辨率方位分割算法的初步研究

针对高频地波雷达海洋环境遥感技术中的角分辨率问题,提出了基于数字波束形成DBF（ Digital Beam Foming)的方位侵害分割DD（Direction-subDividing)算法。该算法将待测海域分割成小的方位元／海元,以DBF方式实现接收波束扫描,获得陈列在不同指向的接收波束下海洋回波的多个接收值,再通过奇异值分解得到最小二乘意义上每个海元的后向散射回波,进而实现方位超分辨率的海洋环境参数的提取。文中阐述了算法的基本思想,给出了部分模拟结果,最后提出了算法目前存在的不足。     

关于不适定积分方程修正OS-EM算法的收敛性研究

主要针对修正OS-EM(Ordered-Subset Expectation-Maximization)重建算法进行研究, 即利用超松弛参数来加速有序子集, 期望最大化的快速重建算法, 并且通过OS-EM算法来进行收敛性分析. 此外, 还充分利用KL距离的一些性质, 以探究在精确数据的情况下, 修正OS-EM算法的单调性及其方程解的收敛性.