广义随机Markov跳变系统的耗散控制

本文研究了带有布朗运动的广义随机Markov跳变系统的耗散控制问题.首先给出了系统随机容许性的充要条件和系统严格耗散性的充分条件.在此基础上给出了基于严格线性矩阵不等式的状态反馈控制器的设计方法,使得相应的闭环系统是随机容许的和严格耗散的.最后用数值算例验证了所得结论的正确性.     

广义随机 Markov 跳变系统的耗散控制

本文研究了带有布朗运动的广义随机Markov跳变系统的耗散控制问题。首先给出了系统随机容许性的充要条件和系统严格耗散性的充分条件。在此基础上给出了基于严格线性矩阵不等式的状态反馈控制器的设计方法,使得相应的闭环系统是随机容许的和严格耗散的。最后用数值算例验证了所得结论的正确性。     

三种模糊Markov链状预测模型

为了解决具有不确定信息的Markov链状预测问题,给出了"模糊状态-精确观测数据"、"精确状态-模糊观测数据"和"模糊状态-模糊观测数据"三类模糊Markov链状预测的模型,涵盖了具有不确定信息的Markov链状预测的各种形式,系统研究了三种模型下的状态转移概率确定方法与预测过程。该项工作使得模糊Markov链状预测模型问题趋于完善,为深入研究模糊Markov过程以及其它特殊的模糊随机过程提供了思路。     

不确定时滞马尔可夫切换广义系统的鲁棒严格耗散控制

首先将严格耗散概念引入到时滞马尔可夫切换广义系统中,然后利用线性矩阵不等式给出了该系统随机容许且严格耗散的充分条件;进而设计状态反馈鲁棒严格耗散控制器,使闭环系统鲁棒随机容许且严格耗散.     

基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法

提出一种采用模糊Markov模型(FMM)，根据系统实际输入一输出建模的新方法，用于线性及非线性的随机动态系统辨识．讨论了动态系统的Markov链描述，给出了一阶受控Markov链的具体描述及其转移概率矩阵的计算方法；在传统模糊系统的基础上，探讨了建立FMM的方法，给出了FMM的仿真框图和建模的具体步骤；并给出了随机动态系统仿真的应用实例．基于模糊逻辑的Markov链模型解决了传统模糊系统不能处理随机现象的问题，同时也提高了Markov链模型辨识的速度．     

广义转移速率条件下连续时间奇异Markov跳变系统的随机容许性分析

针对一类连续时间奇异Markov跳变系统,研究了其随机容许性的问题。首先,引入广义转移速率的概念,同时给出了该类奇异Markov跳变系统正则、无脉冲、随机稳定的充分性判据;其次,对广义转移速率进行分类处理,利用严格线性矩阵不等式和Schur补理论得出系统随机容许性的充分条件;最后,设计状态反馈控制器,确保系统满足随机容许性,并给出系统状态反馈矩阵表示形式。     

转移速率部分未知的模糊广义Markov跳变系统的稳定性

[目的]为了得到时变时滞T-S模糊随机广义系统的稳定性与耗散性,建立一个符合现实情况的Markov跳变系统.[方法]设计一个积分型滑动曲面函数,选择一个适当的Lyapunov函数,通过线性矩阵不等式技术,得到系统的稳定性.通过运用加减项的等价处理方法,得到的结果降低了保守性.通过对滑模动力学的分析,设计一个滑模控制器.针对匹配不确定性上界未知的情况,设计一个自适应滑模控制器.[结果]在转移速率不完全已知的情况下得到系统的随机容许性条件并且系统受限于滑动曲面具有良好的稳定性和耗散性.在有限时间内系统的状态轨迹驱动到预先定义的滑动曲面并保持运动.[结论]数值实验结果表明该方法是有效的.     

执行器饱和的随机Markov跳变系统非脆弱有限时间镇定

研究了带有执行器饱和与转移概率部分已知的随机Markov跳变系统的非脆弱有限时间镇定问题.转移概率部分已知包含转移概率完全已知和转移概率完全未知两类特殊的情况.首先基于参数依赖型Lyapunov函数和自由权矩阵方法,对随机Markov饱和跳变系统的镇定进行了研究,提出了有限时间稳定的充分条件.然后利用线性矩阵不等式的方法实现了非脆弱有限时间状态反馈控制器与吸引域最大估计值的求解.最后通过四模态随机Markov跳变系统的数值例子验证了结论的有效性.     

基于广义隐马尔可夫模型的网页信息抽取方法

针对网页所特有的基于版面结构的特点，利用基于视觉的网页分割算法VIPS对网页分块，得到一种新的状态转移序列，取代了传统的状态转移序列。通过二阶Markov链改进广义隐马尔可夫模型（GHMM）的状态转移和输出观测值假设条件，提出了二阶的广义隐马尔可夫模型。最后通过实验说明改进的GHMM对于网页信息抽取有很高的精确率。     

T-S模糊Markov跳变系统控制策略综述

T-S模糊Markov跳变系统是一类由时间与事件共同驱动的随机混杂非线性系统,其状态变量由系统状态、模糊规则及系统模态组成.系统各模态间的随机跳变服从Markov过程,且用此来描述系统参数的随机变化.首先,介绍T-S模糊Markov跳变系统的研究背景;其次,从T-S模糊Markov跳变系统的复杂结构出发,阐述T-S模糊Markov跳变系统及其控制的研究进展;最后,简要介绍面临的挑战.     

一种带有模糊观测层的隐马氏模型

提出了一种带有模糊观测层的隐马氏模型,称之为模糊隐马氏模型,它给我们提供了一种在模糊集的框架下解决兼有模糊性和随机性问题的方法.更重要的是它建立起来了一条联系连续隐马氏模型和离散隐马氏模型的纽带.     

基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法

针对隐马尔可夫（HMM）语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。     

带马尔科夫调制的双线性随机时滞系统的均方渐近稳定性

利用线性矩阵不等式与Lyapunov直接法研究了一类带马尔科夫调制的双线性随机时滞系统的稳定性,这类系统的状态中包含范数有界的不确定参数以及未知的时滞,得到了该系统均方渐近稳定的充分条件．     

随机进程代数IMCs的性能评价

将马尔可夫路径概率计算方法推广到随机进程代数:交互式马尔科夫链(IMCs)模型上.由于IMCs中存在动作转移和概率转移,两种不同性质的转移破坏了系统的稳定性,因此在IMCs的性能刻画中,去掉系统的稳态性刻画,给出动作和概率转移共存的IMCs模型的路径定义和基于概率转移率的路径转移发生的概率计算方法,解决了Until算子的描述.使用基于动作的逻辑aCSL给出IMCs的性能评价.证明该方法的正确性,它是纯马尔可夫链模型中性能评价方法的扩展.     

多级保障系统的广义随机Petri网建模与分析

针对多级保障系统的建模及其优化问题,基于广义随机Petri网建立了三级维修二级库存保障系统的工作流模型. 根据不同等级的维修工作流,提出了广义排队时间的概念,运用扩展的排队模型分析各维修流程的性能等价时间. 为了保证单元的可用度,提出了以最小化缺货次数为目标的优化策略. 采用随机Petri网分析方法对模型进行规约优化,并构造同构的马尔可夫链,求解稳定状态概率分析系统性能,获得一种单元可用度的新计算方法.     

不确定随机跳变时滞系统非脆弱H∞滤波器的设计

讨论了一类具有马尔可夫跳变参数的Ito类型不确定随机时滞系统的鲁棒H∞非脆弱滤波问题。在被控对象及滤波器同时存在不确定性的情况下,闭环滤波误差系统鲁棒随机指数均方稳定,干扰抑制性能指标小于给定上界。针对系统和滤波器均具有加法摄动的情况,运用线性矩阵不等式（LMI）和Ito公式,给出了非脆弱滤波器存在的可解性条件。数值算例也表明了该方法的有效性。     

具有饱和执行器的随机中立型系统的均方指数稳定性

讨论具有饱和执行器的混合时滞随机中立型系统的均方指数稳定性.在考虑了时变时滞依赖和分布时滞效应的系统状态中融入具有Markov跳变的随机中立系统,针对此类系统设计了一个无记忆饱和状态的反馈控制,构造合适的Lyapunov-Krasovskii函数,由时滞分割法得到系统的最大时滞上界,采用线性矩阵不等式方法,推导出系统均方指数稳定的充分条件并进一步得到较小保守性.数值例子说明该方法的有效性.     

随机奇异T-S模糊系统的有限时间鲁棒H∞控制

讨论了一类具有伊藤类型随机奇异T-S模糊系统有限时间鲁棒H∞控制问题.首先,针对含有界干扰的随机奇异系统,采用T-S模糊模型进行系统描述,同时给出了随机奇异T-S模糊系统有限时间随机稳定和有限时间鲁棒H∞控制问题的定义;然后,根据有限时间稳定性理论,构造Lyapunov-Krasovskii函数,通过对状态反馈系统的分析,利用线性矩阵不等式方法给出该系统的有限时间鲁棒H∞控制器有解的充分条件;最后,数值算例说明了该设计方法的有效性.