基于聚类法的协同神经网络学习算法

根据协同学理论的基本观点（模式识别的过程即为模式形成的过程）,对构造出的协同神经网络在模式识别中的应用进行了研究．发现伴随向量的性能直接影响到模式识别的成功率,而伴随向量是由原型向量计算得到．所以原型向量的选择对识别结果有着十分重要的作用．提出了一种基于聚类算法的选择原型向量的方法．通过对近千个样本进行的模拟实验,结果证明这种基于聚类算法的原型向量选择方法很有效,使识别率有了较大的提高．     

协同神经网络聚类型学习算法

协同神经网络是一类全新的神经网络 ,它可以根据竞争神经网络的一般原则划分为匹配子网和竞争子网。其中 ,匹配子网的学习是协同神经网络的一个中心问题。改善匹配子网的学习效率有 2种途径 :对伴随向量求解算法的改进和原型向量选取方法的改进。文章浅析了这 2种类型的学习算法 ,着重研究了聚类算法在原型向量选取中的应用 ,并以一组交通标志图像作为识别样本 ,验证了选取原型向量 2种思路的有效性。     

基于距离测度计算的本体学习算法

给出通过计算向量之间的几何距离确定概念相似度的本体学习算法,并讨论了在实例空间映射到特征空间后距离测度的计算方法.最后利用3个仿真实验说明本文算法对相似度计算和本体映射的构建是有效的.     

主成份和最小成份抽取的新算法

给出了用于主成份分析和最小成份分析的神经网络学习算法，两者之间仅差一个符导，即刻生成份分析算法经改变符号后又是一个最小成份分析算法，两算法不仅能计算主成份空间和最小成份空间，而且学习所得的子空间以及主向量／最小向量的左奇异向量，数值模拟证实了算法是有效的。     

融合自组织映射与Wang-Mendel方法的模糊规则提取

为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射(SOM)网络和Wang-Mendel方法的规则提取方案.利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则.因为SOM的原型向量学习得到了原始样本的模式分布规律,并且原型向量的数量远小于原始学习样本的数量,所以该方法降低了提取的规则数目及耗费时间.有关混沌时间序列预测的实验结果表明了该文方法的有效性.     

基因表达数据聚类中模糊核算法的改进

FCM算法在基因表达数据分析中存在噪声点，影响聚类结果，为此提出了一种改进的模糊核聚类算法，通过使用Mercer核把原始数据映射到高雏特征空间，并为特征空间的每个向量分配一个动态权值，分析权值的大小来识别噪声点，得到一个较为理想的聚类结果：实验结果表明，该方法比FCM聚类算法具有更好的聚类效果．     

图像分割的谱聚类集成算法

针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体进行重新标记,计算每个样本点关于每一个类别所占的比例,得到一个成分向量,然后运用对数比变换将所得的成分向量映射到另一个空间,去除成分数据的不适定性,最后对映射后的数据进行聚类,从而得到最终的集成结果.通过对UCI数据集和纹理图像的仿真实验表明,所提算法的聚类准确率与常用的共识函数具有一定的可比性,且运算代价较小,所需时间大约为MCLA算法的一半,同时避免了精确选择谱聚类算法的尺度参数.     

一种支持向量分类学习算法

分析样本与KKT条件之间的关系以及新增一个样本点对原支持向量分类学习结果的影响,并针对支持向量机在较多训练样本时需要较大的计算量和内存的问题,基于已有的算法提出了一种新的学习算法．实现了对样本集的有效压缩,有利于运算速度的改善．     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

Approximately optimal tracking control for discrete time-delay systems with disturbances

Optimal tracking control (OTC) for discrete time-delay systems affected by persistent disturbances with quadratic performance index is considered. By introducing a sensitivity parameter, the original OTC problem is transformed into a series of two-point boundary value (TPBV) problems without time-advance or time-delay terms. The obtained OTC law consists of analytic feedforward and feedback terms and a compensation term which is the sum of a infinite series of adjoint vectors. The analytic feedforward and feedback terms can be found by solving a Riccati matrix equation and two Stein matrix equations. The compensation term can be obtained by using an iteration formula of the adjoint vectors. Observers are constructed to make the approximate OTC law physically realizable. A simulation example shows that the approximate approach is effective in tracking the reference input and robust with respect to exogenous persistent disturbances.     

Approximately optimal tracking control for discrete time-delay systems with disturbances

Optimal tracking control （OTC） for discrete time-delay systems affected by persistent disturbances with quadratic performance index is considered. By introducing a sensitivity parameter, the original OTC problem is transformed into a series of two-point boundary value （TPBV） problems without time-advance or time-delay terms. The obtained OTC law consists of analytic feedforward and feedback terms and a compensation term which is the sum of an infinite series of adjoint vectors. The analytic feedforward and feedback terms can be found by solving a Riccati matrix equation and two Stein matrix equations. The compensation term can be obtained by using an iteration formula of the adjoint vectors. Observers are constructed to make the approximate OTC law physically realizable. A simulation example shows that the approximate approach is effective in tracking the reference input and robust with respect to exogenous persistent disturbances.     

大气化学传输模式CAMx的伴随模式:构建及应用

在大气化学传输模式CAMx的基础上,用人工编写代码的方法,构建其伴随模式,并通过数值试验,对伴随模式程序进行了检验.应用CAMx及其伴随模式,针对珠江三角洲地区空气污染进行数值模拟和敏感性分析,计算了地面二氧化硫和臭氧关于污染物排放源的敏感性,并用数值方法探讨了线性敏感系数的适用范围,可为深入研究该地区污染机理和控制策略提供重要依据.用伴随模式可以高效率地计算目标函数关于多个输入变量的敏感性,显著地扩展了原模式的功能,为大气环境优化控制和大气化学数据同化等科学问题提供了有力的研究工具.     

Approximate design of optimal tracking controller for time-delay systems

Time-delay is quite common in practical control systems. The analysis and synthesis of continuous time-delay systems are one of the most difficult mathematical problems with infinite dimensions. The research on the OTC problem for time-delay systems has m…     

带持续扰动线性时滞大系统前馈反馈最优控制

针对在外部持续扰动下的线性时滞大系统,提出了一种前馈反馈最优控制的逐次逼近算法;将既含有时滞项和超前项,又含有耦合项的两点边值问题,转化为既不含有时滞项和超前项,又不含有耦合项的非奇次线性两点边值问题族,该线性两点边值问题族的解序列一致收敛于原最优控制问题的解;得到的最优控制律由解析的无时滞前馈反馈控制部分和伴随向量序列极限形式的时滞补偿控制部分组成,补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;截取时滞补偿序列的有限项,得到大系统的前馈反馈最优控制律。     

Series-based approximate approach of optimal tracking control for nonlinear systems with time-delay

The optimal output tracking control （OTC） problem for nonlinear systems with time-delay is considered. Using a series-based approximate approach, the original OTC problem is transformed into iteration solving linear two-point boundary value problems without timedelay. The OTC law obtained consists of analytical linear feedback and feedforward terms and a nonlinear compensation term with an infinite series of the adjoint vectors. By truncating a finite sum of the adjoint vector series, an approximate optimal tracking control law is obtained. A reduced-order reference input observer is constructed to make the feedforward term physically realizable. Simulation examples are used to test the validity of the series-based approximate approach.     

T形树-T(1,1,m,n)的伴随多项式

T(1,1,m,n)表示度序列是(1,1,1,1,2,2…2,4)的树,其中1,1,m,n分别是从它的唯一4度点到4个1度点的4条路长;本文给出并证明了T(1,1,m,n)的伴随多项式的计算公式及其与它有关的重要恒等式.     

非线性电阻网络的支路故障诊断

用Ｋ故障法与元件参数解法相结合的办法进行了非线性网络的直流故障诊断。讨论了该法的可诊断性及提高可诊断性的方法，并通过实例说明了这种方法的有效性。     

不确定离散非线性系统的最优滑模控制

研究无限时域的不确定离散非线性系统的最优滑模控制问题.利用非线性系统的逐次逼近算法,通过求非线性两点边值的迭代解的方法构造最优滑模面.通过构造伴随向量的非线性补偿项,得到了由状态反馈项、输入前馈项和伴随向量形式的非线性补偿项组成的系统最优滑模控制律.讨论了控制器的物理实现.仿真结果表明所提出的控制方法是有效的.     

重频系统的频率灵敏度分析算法研究

针对重频系统提出了计算其频率灵敏度的精确方法.首先提出了相容性条件方程的概念;其次对单频系统,利用其相容性条件方程,确定了所有单频的灵敏度算法,并指出了该算法与已有结论的等价性;然后对重频系统,为了克服其左、右状态向量正交性的退化现象,特别引入了右状态向量的伴随向量来实现解耦功能,同样利用其相容性条件方程,获得了所有重复频率的灵敏度的显式解法.该算法推导过程易于理解,适用于各种重分析过程,结论简洁紧凑易于编程实现.最后以2个具有重复频率的非比例阻尼振动系统作为算例,说明了该算法的正确性及有效性,并验证了所提出的灵敏度系数控制方程的相容性.