混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。     

光学微扫描显微热成像系统超分辨力图像处理方法研究

为提高已研制光学微扫描显微热成像系统的空间分辨力,基于改进的频域图像配准技术和凸集投影超分辨力算法,提出了显微热成像系统光学微扫描超分辨力图像处理方法。给出了该方法的原理及步骤,采用不同重构方法行了仿真研究,给出了评价参数和结论。利用光学微扫描显微热成像系统采集低分辨力显微热图像序列进行了超分辨力处理实验,实验结果表明本文提出方法的有效性,光学微扫描显微热成像系统的空间分辨力得到提高从而可满足需要高分辨力显微热分析的场合。该方法还可以应用于其它不可控光学微扫描成像系统中,具有广泛的应用前景。     

离散模糊系统的新型模糊控制器与观测器设计

基于T－S模糊动态模型，研究了一类在状态空间形式下，离散模糊系统的稳定监督控制器的设计与分析，将全局模糊型按隶属函数重新划分成若干子空间，采用分段Lyapunov函数法，克服了以往设计法中需要求解一公共正定矩阵P的不足，也无需求解繁琐的Riccati方程，并针对系统状态不可测的实际情况，设计了模糊观测器，从而用成熟的线性系统理论完成对复杂非线性系统的控制，模糊控制器与观测器设计简单，适合工程应用。     

一种新型模糊控制器设计与稳定性分析

基于T-S模糊动态模型，采用模糊模型相除补偿(CDF)技术和线性矩阵不等式(LMI)方法，设计了一种新型模糊控制器，并进行了稳定性分析。非线性质量弹簧阻尼系统的仿真结果表明了该方案的有效性．与传统的并行分配补偿法(PDC)相比，所设计的控制器具有更小的保守性。     

新型神经网络模型参考自适应控制系统设计

针对任意复杂非线性系统，即控制器具有不可分离结构的离散非线性系统，提出新型神经网络模型参考自适应控制。该方案的提出简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计，只需一个神经网络辨识器。统一了任意神经网络模型参考自适应控制的设计方法，更接近于工程实际。仿真结果证明了该方案的合理性和有效性。     

不确定连续时滞模糊系统的保性能控制

针对一类模糊模型表示的，具有范数有界时变参数不确定性连续时滞系统，研究了保性能控制器的设计问题．首先推导了保性能控制器存在的充分条件，在此基础上通过求解等价的线性矩阵不等式给出了控制器的设计方法和参数表示．     

显微热成像系统帧间差分过采样重构研究

基于泰勒级数展开,提出帧间差分过采样重构法,解决光学微扫描显微热成像系统微扫描高分辨力过采样图像的问题.该方法基于非标准2×2微扫描欠采样图像Y,求出图像间的微位移得到校正矩阵A-1,由X=A-1Y得到标准2×2微扫描欠采样图像X后进行过采样重构.结果表明,该方法优于直接过采样法和双线性放大法,分辨的细节更多,可有效提高系统的空间分辨力;且处理算法简单,计算量小,可实现快速处理.     

抗独特型抗体在食用农产品危害物监控中的应用研究

食用农产品质量安全危害物来源广、种类多,从产地环境到农业投入品再到收储运环节,生物、化学污染物危害风险几乎伴随整个产供链。对危害物的高效监测,以及探索更为安全的危害物(特别是高毒投入品)替代功能效应物是食用农产品质量安全监控可持续发展的必然要求。基于“免疫网络学说”的抗独特型抗体,因具有模拟抗原表位构象乃至生物活性的特性,已被证实可以用于免疫原功能效应物创制,这为食用农产品质量安全危害物检测或功能替代材料研发提供了新思路。系统梳理了食用农产品产供过程中可能涉及的危害物及其安全风险;全面整理并介绍了抗独特型抗体技术及其在食用农产品质量安全危害物监控中的应用状况;结合作者及所在团队近年科研成果,探讨了抗独特型抗体在食用农产品质量安全危害物监控中的应用前景、存在问题以及拟解决对策。     

显微热成像系统的噪声等效温差和噪声等效辐射率差模型及其分析

提出一种可用于大规模集成芯片、生物医学和科学研究等显微热诊断的显微热成像设计方案.研究了显微热成像系统的噪声等效温差(NETD)和噪声等效辐射率差(NEED)模型,分析了显微热成像与望远模式热成像的差异.针对理想光子探测器和理想热探测器,探讨了显微热成像系统的NETD和NEED的关系.理论推导及仿真结果表明二者是以背景温度为函数的非线性关系.从理论上给出了提高显微热成像质量的一些建议.     

混沌神经网络多传感器信息融合系统设计

基于基本BP算法，引入具有全局游动性的混沌机制设计了混沌神经网络。将其用于多传感器信息融合设计了混沌神经网络多传感器信息融合系统。该系统能完善地、精确地反映检测对象，提高信息融合的质量。压力传感器数据融合系统的仿真证明了此法的有效性和优越性，系统设计简单，适合工程应用。