结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

Simultaneous anti-windup synthesis for linear systems subject to actuator saturation

A synthesis method for global stability and performance of input constrained linear systems, which uses a linear outputfeedback controller and a static anti-windup compensator is investigated. Different from the traditional two-step anti-windup design procedure, the proposed method synthesizes all controller parameters simultaneously. Sufficient conditions for global stability and minimizing the induced L2 gain are formulated and solved as a linear matrix inequalities(LMIs) optimization problem, which also provides an opportunity to search for a better performance tradeoff between the linear controller and the anti-windup compensator.The well-posedness of the close-loop system is also guaranteed.Simulation results show the effectiveness of the proposed method.     

双值约束三次规划问题的全局最优性充分条件

利用拉格朗日函数L-次微分的方法,给出了双值约束的三次极小化问题的全局最优性充分条件,而且得到了此类三次规划问题在一些特殊情况下的结果,与已有文献中的相应结论是一致的;同时给出例子说明给出的最优性条件能有效用于确定给定的三次极小化问题的全局极小值;所得结果改进和推广了相关文献中的相应结果.     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。     

基于SPOC的信息类课程W2L教学模式探索

SPOC能够促进MOOC与传统课堂教学深度融合,实现广域网与局域网的有机结合,是教学模式未来的发展方向。本研究首先探讨了SPOC教学的价值取向,随后分析了信息类课程特点,在此基础上提出了基于SPOC的信息类课程W2L教学模式,包括设计思想和学习模式设计,目的是为了提高信息类课程的教学质量,促进高校信息类课程教学模式的变革。     

带有Lévy跳的随机捕食-食饵系统动力学行为

研究带有Lévy跳的随机捕食-食饵模型的动力学行为.主要通过构造恰当的Lyapunov函数,使用It公式证明了系统全局正解的存在唯一性,给出了系统随机持久、灭绝的充分条件,通过数值模拟进一步说明了所得理论结果的正确性.     

两水平扩大设计基于中心化L2-偏差的均匀性

基于中心化L₂-偏差讨论了两水平扩大设计的均匀性，获得了两水平扩大设计中心化L2-偏差的一个新的下界，该下界可作为寻找最优折叠反转方案的一个基准.