异质多智能体系统在固定拓扑下的分组一致性

研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性.     

层次分析法在高考志愿选择策略上的应用

主要在综合考虑各种因素下如何进行高考志愿选择的问题,利用层次分析法解决考生高考志愿选择问题.首先对问题进行合理的假设,利用层次分析法yaahp0.5.2软件,做出影响高考志愿诸因素的层次结构图,最后综合得出得决策层对目标层的权重,根据所得的权重数给出高校的合理排序,并给出填写志愿的方案.     

探析新产品开发中影响因素的作用大小——论技术创新度的调节作用

从企业内部可控因素出发,具体从企业管理层行为、跨部门协同行为以及各部门具体操作行为等三个层次探讨高级管理层支持、跨部门目标一致性以及各部门早期参与对新产品开发的积极作用。并分析在不同技术创新程度对这三大积极因素作用效果的影响。结果表明,在创新程度高的情况下,高级管理层支持对新产品开发的促进作用减弱,跨部门目标一致性和各部门早期参与对其的积极作用增强。本文在此基础上提出6个命题,构建了概念模型。     

随机多智能体系统一致增益问题分析

在随机多智能体系统一致增益函数为一常数函数不满足鲁棒性条件下,把现有文献中一致稳定性鲁棒性增益条件加以拓展,得到了保证系统趋于一致稳定性的新条件,分析了随机多智能体系统一致稳定性问题.运用代数图理论和随机稳定性理论,把随机多智能体系统的一致稳定性问题通过系统变换转化为闭环随机多智能体系统状态差为变量的随机微分方程的稳定性问题;然后运用随机稳定性系统理论来分析闭环随机多智能体系统状态差系统是一致稳定的,从而得到了随机多智能体系统一致稳定性的条件.最后通过实例来验证所提系统的可行性和有效性.     

一种基于皮层变换的图像融合方法

提出一种基于皮层变换的图像融合方法. 该方法模拟生物视觉皮层中简单细胞的响应特性,将单幅图像映射成一系列分辨力及方向各异的子图像,子图像中每个像素代表了视觉皮层中某个神经元的响应. 通过简单的展开运算和加法操作就可实现逆变换. 仿真实验表明,较之于基于最大绝对系数和最大方向对比度的小波变换融合方法而言,该方法在交叉熵和对比度意义上性能更佳. 对于某些源图像而言,其主观效果亦更好.     

典型场景下EKF-SLAM估计一致性分析

分析了典型场景下基于扩展卡尔曼滤波的同步定位和地图创建(EKF-SLAM)算法的估计一致性.通过理论分析证明了在移动机器人保持静止并持续对一个路标进行观测的场景下,如果机器人的初始位姿协方差矩阵为对角阵,则机器人位置估计的均值和协方差保持不变,而朝向估计将逐步失去一致性.此外,通过蒙特卡罗仿真给出了机器人朝向和路标估计下界的分布情况.结果表明,两者均服从正态分布,因此EKF-SLAM算法在概率意义下给出SLAM系统状态向量的无偏估计.     

分片线性逼近的动态特性分析

为了合理地应用分片线性逼近方法解决非线性动态系统问题,对非线性动态特性在分片线性逼近下的一致性问题展开研究。在对典型的混沌映射Logistic映射进行分片线性逼近时,分片线性系统会表现出一些不同于原系统的动态特性。即使在静态逼近精度很高的情况下,逼近所得的分片线性系统的分岔图与原系统的分岔图也会有很大的差异。分析表明分片线性系统与原系统光滑性的差异是导致动态特性差异的原因。继而使用光滑化的分片线性模型作逼近,逼近结果的动态特性能够保持与原系统一致。光滑化的分片线性模型适用于逼近非线性动态系统。     

分片泛函多延迟微分方程Runge-Kutta方法的稳定性分析

将Runge-Kutta方法用于求解一类分片泛函多延迟微分方程,研究其数值解的稳定性.给出了其解析解的渐近稳定区域包含在其数值解的渐近稳定区域的充分必要条件.最后,用一些数值算例验证了理论结果.     

层次分析法在基金申报中的应用

根据山西省某高校近几年来申报通过对对比矩阵求解并作一致性检验,得出合理有效的排序,为提高基金项目申报获准率提供了理论依据.     

基于可信群划分及评估值波动性和一致性的可信评估模型

提出一种基于兴趣相似度的可信群划分策略.将全局评估转化为群内评估,既解决了评估消息集聚的问题,又区分了不同兴趣域内的评估结果,提高了系统的服务成功率.同时提出一种结合评估值波动性和一致性的权重计算方法.仿真结果表明,新模型能抵抗各类恶意节点,且比以往的模型服务成功率更高.