Mixed H_2/H_∞ Control Using a Fuzzy Singularly Perturbed Model with Multiple Perturbation Parameters for Gust Load Alleviation

This paper presents a mixed H2/H∞ control using fuzzy singularly perturbed model (FSPM) with multiple perturbation parameters. Since FSPM with multiple perturbation parameters is an extension of models with a single perturbation parameter, the theoretical results are applicable to a larger class of systems described by multiple time scale nonlinear models, such as flying aircraft and flexible space robots. The parameter-independent solution of the mixed H2/H∞ controller was obtained in the form of linear ma...     

一种应用四元数的快速传递对准方法

传递对准是舰载武器惯导系统初始对准的一种有效办法，为满足舰载武器要反应快的要求，必须在短时间内对初始不对准角进行估计并加以补偿。文中建立了采用四元数的传递对准的，线性模型，在此基础上进行卡尔曼滤波，解决了舰载垂直发射导弹的初始对准问题，同时又克服了一般四元数对准模型非线性滤波计算量大，对准时间长的缺点，使导弹能在短时间内完成对准，提高其反应速度，增加其命中率。仿真结果表明，该文提出的快速对准方法具有对准速度快、精度高的优点。     

基于Kinect的冗余机械臂直线推移操作控制

研究了采用机械臂推移操作来解决不易抓取目标物的位置、姿态的改变问题.讨论了冗余机械臂系统的运动学建模和基于工作空间的改进RRT算法,给出一种基于Kinect的冗余机械臂直线推移操作控制模式.当Kinect检测到目标物处于危险位置时,机械臂系统首先会依据目标物的具体位置应用基于工作空间的改进RRT算法使机械臂按照指定的轨迹、位姿移动到目标位置;然后在平面二自由度的操作空间中,采用直线推移操作将目标物推移到指定安全位置.最后应用七自由度冗余机械臂系统验证了所提出的基于Kinect的冗余机械臂推移操作控制方法的有效性.     

基于理想轨迹学习的机械手神经自适应控制

在机械手鲁棒控制的基础上,讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接自适应控制方法,这里神经网络用于补偿系统的不确定性,提高整个系统的跟随性能。提出设计方法的主要特点是神经网络控制器设计采用机械手待跟随的理想关节信号代替实际的机械手关节角、关节速度和关节角加速度作为神经网络的输入,此外神经网络的逼近误差界假设是未知的。给出了具体的系统设计算法,并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后,一两连杆机械手的控制器设计仿真实例验证了提出算法的有效性。     

基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别是图像识别领域的一个重要方向。受视觉细胞感受野模型的启发,该文提出了一种从图像局部点出发,对图像进行多分辨分解的图像处理方法。采用一组简单的八邻域正交基对图像进行多级滤波采样处理,得到原图像的多级类Gauss差分图像尺度空间,并将其应用到MSTAR数据集中的SAR图像目标的特征提取;同时,基于多级特征的整合思想,运用基于多尺度核方法的SVM模型,对不同级别图像特征采用不同尺度的核函数分别映射,然后进行合成,实现多类目标的分类。对MSTAR数据集的实验结果表明,该方法具有很高的正确率,并且实现简单快速。此外,该方法还可方便地应用于SAR图像场景中多类、多个目标的分割与自动目标识别,并且对相干斑噪声具有较强的鲁棒性。     

基于深度信念卷积神经网络的图像识别与分类

针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。     

Fuzzy Clustering with Novel Separable Criterion

Introduction Fuzzy clustering plays an important role in pattern rec ognition, image processing, and data analysis. In fuzzy clustering, every point is assigned a membership to represent the degree of belonging to a certain class The fuzzy c-means (FCM) m…     

基于分布估计算法的离港航班排序优化

离港排序优化问题是指优化离港航班序列以减少终端区离港航班的延误,是当前空中交通管制领域需要解决的重要问题。该文基于带滑动窗的分布估计算法,实现了对此问题的求解。算法以飞机优先序列进行编码,适应度函数考虑了离港飞机起飞延迟因素,并在传统的优化流程中加入了滑动窗的排序思想,解决了多架飞机参与排序时编码空间不足的问题。仿真结果表明:分布估计算法在离港排序优化问题上具有较好的整体性能,同时滑动窗参数的选择对于优化结果具有明显的影响。     

基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真

针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题,设计一种基于最小费用流建模的跟踪器。该跟踪器把整数规划与最小费用流模型相结合,将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题。与其他同类型跟踪器相比,该跟踪器具有更好的跟踪准确性。实验结果表明：运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪,提升了跟踪的鲁棒性。