一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

非线性模糊直接鲁棒自适应控制的后推设计

采用模糊直接控制方法,针对一类非线性多入多出系统,提出了一种带有连续鲁棒项的鲁棒自适应控制方法.在此基础给出了高阶多入多出系统的鲁棒自适应的后推设计方法.在鲁棒项合理简化的情况下,给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明,简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响.理论分析和仿真实验均显示,本方法可以使系统全局渐近稳定,且选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度;并且由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性.     

工程设计中光栅图像的处理及输出

主要探讨解决设计人员在工程设计中经常碰到的光栅图像的处理及输出方法，从而降低劳动强度、提高工作效率。     

自适应压电桁架结构多目标最优控制

根据嵌入压电作动器的自适应桁架结构的机电耦合特性，考虑了结构强度、节点最大位移以及作动器最大控制电压等约束条件，提出了以强度、位移和能耗为目标、以电压为控制参数的多目标最优控制模型。该模型通过引入权系数，使多目标问题转化为一个二次目标、线性约束的二次规划问题。限制了设计变量每一步的运动极限，从而保证了算法的稳定性。用数值方法模拟了该模型对结构的控制效果。数值算例表明，该模型具有改善静不定结构应力状态、保证结构形变精度及调节控制能耗的功能。对于静不定结构，可以在一定程度上降低结构的最大工作应力。该模型还具有较小的能耗指标，并使控制点的节点位移尽可能小，利用该模型可以有效地实现单点或多点位移控制。     

一种利用绝对最小Lipshitz延拓的医学图像插值算法

提出一种基于最小Lipshitz延拓的图像插值半隐式算法,并用医学图像放大实验初步验证了算法的有效性.     

图像诗的形式与意义

诗歌以其语言形式的独特性在文学史上独树一帜，格律、音韵、节奏、意象等的结合丰富了蕴藏其中的意义。图像诗作为诗歌的一个特殊类型，在诗歌原本形式的基础上融合了绘画艺术，把文字镶嵌在图像当中，使我们在理解意义的同时，得到形象的视觉享受，加深对诗歌意象的理解；同时这种图像也更加升华了诗歌的意义，将其推向更高的意境。     

初中物理中图像问题浅析

近年来，初中物理的练习题中有关图像问题逐渐增多，图像问题不仅涉及到数学知识，同时还涉及到物理知识，如何解决有关问题，以下举些实例进行分析讨论。     

基于机器视觉的钨矿初选系统设计

针对目前我国钨产业开发中存在的人力资源耗费大，产品纯度和生产效率低，矿产资源浪费等原因。见于目前机器视觉技术在行业检测中的广泛应用，提出将机器视觉技术应用到我国钨产业开发中来。本文从系统的设计，系统开发过程中用到的图像分割、定位、边缘检测等技术方面v做简单介绍。