不确定矩阵的可逆性

文章讨论了各种摄动形式下的不确定矩阵的可逆性问题,并且给出一些相应的充分判据。     

用Millikan油滴实验探测分数电荷

本文采用Monte Carlo方法计算Millikan油滴实验的总不确定度及全分辨本领,结果表明,该实验可用于测量分数电荷。在此基础上,通过对123个油滴电荷的测定,观测到一个呈现分数电荷的事例。     

Reliable grading robust stabilization for uncertain time-varying systems via dynamic compensator

A new general model for uncertain time-varying parameters and a new measure sensor failure model are presented, and the problems of both grading robust stabilization and reliable grading robust stabilization for such systems are studied. By the Lyapunov stability theory and matrix algebra method, some sufficient criteria for the above two control problems are established in quasi-linear matrix inequalities (Q-LMIS) forms. In view of linear matrix inequality (LMI) approach, a solving procedure for the Q-LMIS problem is proposed. The solvability of the Q-LMIS problem can be improved obviously by adding some LMI constraints to the Q-LMIS. Based on the two Q-LMIS criteria, a grading robust stable control strategy, namely, the controller with different energy is acted on the system with different uncertain parameter range, is presented. The numerical simulating results show that the grading robust stable control strategy for the robust stabilization of uncertain systems has important theoretical and practical significance.     

基于神经网络的离散变结构控制设计

研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题，对利用传统离散趋近律设计变结构控制时系统抖振原因进行了分析，提出了组合趋近律设计思想。针对系统不确定部分，采用神经网络进行在线学习，使变结构控制器具有自适应性。仿真结果表明所提设计方法可以提高系统鲁棒性并有效减弱抖振。     

不确定系统的区域极点配置

研究了不确定系统的鲁棒区域极点配置问题，利用本文提出的方法可以将不确定系统的闭环极点配置在左半复平面的某一扇形域，同时本文也给出了输出反馈和状态反馈控制器的解析表达式。     

基于离群因子的不确定数据生成算法

基于不确定数据的表示模型, 针对属性级不确定数据, 提出一种不确定数据生成算法AC UDGen（attribute level continuous uncertain data set generation algorithm）. 该算法通过引入离群点检测 LOF（local outlier factor）算法, 用每个数据对象的离群因子作为参数来控制不确定数据对象的扰动范围, 可很好地满足原始数据的分布特征, 解决了目前工作中缺乏原始数据分布特征的问题. 实验结果表明, 该算法生成的不确定数据集具有更好的聚类效果, 并降低了离群点对聚类结果的影响, 使每个数据对象MBR(minimum bounding rectangle)的大小可根据自身的分布特征自适应地变化.     

不确定广义系统的鲁棒正实控制

在参数不确定性广义系统中引入广义二次严格正实的概念,利用线性矩阵不等式,得到了状态反馈作用下,不确定广义系统鲁棒广义二次严格正实控制律存在的充要条件,并给出了基于状态反馈的不确定广义系统鲁棒广义二次严格正实控制器的设计方法.     

考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法

针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率.     

信息不确定条件下的鲁棒数据包络分析建模

为应对传统DEA方法在信息不确定条件下评价结果可能出现不稳定的现象,结合鲁棒优化方法,构建鲁棒数据包络分析RDEA模型,分别和同时应对投入产出数据受到扰动的情形,以增强DEA评价方法的可靠性.算例和敏感性分析表明RDEA方法对投入产出数据不确定性有免疫作用,通过适当牺牲最优性实现了提升效率评价结果稳定性的目的.