基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

输入—状态线性化控制永磁同步电动机混沌系统

采用输入-状态线性化方法控制永磁同步电动机系统中出现的混沌现象,利用输入-状态可线性化的能控条件和对合条件对施加控制的混沌系统进行判断,当满足线性化条件时,运用微分几何中的Lie导数和Lie括号运算将非线性系统模型转化为线性模型,然后对线性化后的系统设计控制器,使系统的三个状态变量均稳定的收敛于零,从而消除了混沌,仿真结果证明了该方法的有效性。     

用改进的COATES图求回归差F_k(x)和_■k(x)

本文提出了用改进的Coates图求回归差F_k(x),F_k(x)的拓扑方法,使网络的增益、回归差、灵敏度的计算简便。     

短时延网络控制系统的状态反馈控制器设计

研究了短时延网络在网络时延、丢包和数据包时序错乱的网络环境下,网络控制系统(NCSs)的建模、稳定性分析、状态反馈增益设计以及控制器参数优化等问题.在稳定性分析中,获得了系统的稳定性充分条件.采用锥互补线性化(CCL)算法求解了镇定控制器的状态反馈增益值.将状态反馈控制器的设计问题转化为具有稳定域约束的优化问题,然后利用分布估计算法(EDA)求出其最优解,最终得到了系统控制参数的优化值.仿真结果表明,所提出的NCSs控制器设计方法可以有效保证控制系统的性能,经过优化后,控制性能得到明显改善.     

Lane-Emden型方程的广义Vieta-Fibonacci多项式迭代方法

基于广义Vieta-Fibonacci多项式的拟线性化矩阵配置方法，提出了一种求带有Dirichlet边界条件、Neumann边界条件和Neumann-Robin边界条件的一类Lane-Emden型微分方程的数值解的方法 .首先将Lane-Emden型方程拟线性化，然后利用广义Vieta-Fibonacci多项式展开得到矩阵形式，再用迭代方法进行求解.最后通过求不同边值条件下的Lane-Emden型方程的近似解，将数值结果与其他方法得到的近似解进行对比，验证了广义Vieta-Fibonacci多项式拟线性化迭代方法的有效性和准确性.     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

树的一种线性化算法

给出了一种树的线性化算法以及从线性化结果重构树的算法.这种线性表表示法比树的其它表示法更简洁、更易管理、更节约空间.在线性表表示方式下,实现了树的求结点双亲、求结点孩子、求树的高度3个运算.从具体实现过程可以看出,线性表表示法对树的常见运算的实现都比较方便.     

基于轨迹线性化的无人水面艇航向控制与验证

为解决无人水面艇在真实海洋环境中的航向跟踪与保持的精确控制问题,以"蓝信"号无人水面艇为研究对象,辨识模型参数,然后建立操纵运动模型,设计并验证了一种快慢回路时标分离的基于轨迹线性化的无人水面艇航向控制方法.考虑到未建模动态以及海洋环境干扰对无人水面艇运动的影响,将非线性干扰观测器与轨迹线性化控制相结合,提出一种基于非...     

一种分子量标准的引物定位合成

分子量标准引物定位合成(Marker Primer-directed Synthesis,简称MPDS)乃一种DNA碱基对梯度片段的简易合成术。该方法用两套不同的引物进行靶DNA的PCR扩增。一套为范围引物,决定每一梯度片段的绝对长度;另一套为间隔引物,决定两个梯度片段之间的大小差异。用这种技术得到的梯度片段,可用作分析DNA片段大小的分子量标准。目前已用此方法成功地合成了90～204bp范围内以6bp为梯度的分子量标准,对在经溴乙锭或硝酸银染色的聚丙烯酰胺凝胶上进行微卫星的分型特别有用。     

逐段线性化

“逐段线性化”指的是用折线代替比较一般的非线性函数来求非线性微分方程的近似解的方法。在参加实际工作中,遇到了逐段线性化的有关问题。今将一些心得整理成文,希望能起抛砖引玉的作用。     

基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析

在CPU串行运算模式下实现大规模矩阵求逆是一个非常耗时的过程。为了解决这一问题,基于NVIDIA公司专为GPU(图形处理器)提供的CUDA(计算统一设备架构),从新的编程角度出发,利用GPU多线程并行处理技术,将矩阵求逆过程中大量的数据实现并行运算,从而获得了较大的加速比。同时,根据程序的执行结果,分析了GPU的单精度与双精度的浮点运算能力及其优、劣势。最后,通过分析数据传输时间对GPU性能的影响,总结出适合GPU的算法特征。     

基于GMSD的新混合损失函数

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)成为了图像超分辨(super resolution, SR)领域研究的主要方法,然而其研究方向大都集中在神经网络的结构改进上,对神经网络的损失函数层,仅有少部分研究者进行了研究。文章聚焦神经网络的损失函数,对多个损失函数进行了比较,并基于梯度幅值相似偏差(gradient magnitude similarity deviation, GMSD)评价函数,提出新的损失函数,给出新损失函数的反向传播公式。通过实验,验证了在模型不变的情况下,使用新的损失函数进行模型训练能够提高模型性能。     

1700mm冷连轧机板形的优化和控制

本文在理论模型线性化的基础上,用梯度投影技术,给出了1700mm 冷连轧机多目标优化规程,并提供了板形的在线控制方法。     

被约束观察点的电位梯度与场强

本文通过几个实例说明了在由电位梯度求场强时的一个常见错误，并对产生错误的原因以及正确运用电位梯度求场强的方法做出了说明     

一种新型光纤准直器的研究

球对称梯度折射率微球透镜具有体积小、光路短、外形易加工、使用易调整,且无螺旋光线、像差小等优越性能.研究用其制作光纤耦合用准直器的可能.通过理论计算证明了:在适当的技术参数下,用球对称梯度折射率微球透镜制作的光纤准直器有望达到较高的耦合效率;试用实验室制备的梯度折射率聚合物微球透镜制作了这种新型准直器,测试了它的光学性能.     

MATLAB的符号计算在《信号与系统》中的应用

介绍了MATLAB的符号计算的特点,阐述了在信号与系统中利用MATLAB的符号计算功能求解卷积积分、分析系统的动态特性、求Fourier变换与Fourier反变换、分析连续时间系统的响应、求Laplace变换、连续时间系统的频域分析等的具体实现办法,并给出了相应的计算程序和运算结果,同时将这些运算结果用可视化的图形表示出来.     

梯度矢量流的最优停止时间计算新方法

梯度矢量流(GVF)外力场解决了原始Snake模型捕捉范围小和对初始化敏感的缺点,其核心就是把图像边缘处的梯度矢量向周围进行扩散,从梯度矢量场生成一个光滑的矢量场。但是在扩散过程中,过多的扩散就会把图像的边界给冲垮,不能很好的保持图像的边缘等信息。因此,如何确定一个合适的扩散次数就是一个非常重要的问题,这就是被称作最优停止时间的问题。基于对GVF能量泛函的分析,提出了一种确定GVF最优停止时间的方法。实验证明,新方法得到的最优停止时间是有效的,取得了较好的效果。     

调控鼠骨髓间质干细胞增殖的中药龟板化学成分的GC-MS测定

促进鼠骨髓间质干细胞(rMSCs)增殖分化的中药龟板提取物有效部位,经硅胶柱层析,用石油醚-乙酸乙酯作洗脱剂,梯度洗脱,得到16个样品;用GC-MS技术测定了它们的化学组成;采用MTT法研究了它们对MSCs的增殖作用,结果显示,Ts-2,Ts-3,Ts-11,Ts-12,Ts-16能促进MSCs的增殖(P<0.05);Ts-4对MSCs具有抑制作用,其它样品对MSCs的增殖作用不显著(P>0.05),不具统计学意义.     

功能梯度圆板的轴对称非线性分析--大挠度问题

基于经典非线性板理论,研究了功能梯度圆板在热、机械等载荷作用下的轴对称非线性弯曲问题.假设功能梯度材料性质只沿板厚度方向变化,是体积分数的幂指数函数.推导了问题的控制方程,并用打靶法对其进行数值求解.利用数值结果考察了梯度材料性质、载荷条件以及边界条件对板弯曲行为的影响.     

稳态视觉诱发电位频率与相位特性的脑电研究

以往的研究发现,头皮脑电在枕区电极处所测得的稳态视觉诱发响应的幅度随着刺激频率的变化而变化。为了解释这一现象,该文采用一个3层的边界元头模型以及基于该模型的求逆算法,通过真实脑电数据分析,发现位于左、右侧枕区的皮层源在稳态视觉诱发响应上存在着时间差,由此提出假设:左、右侧枕区的皮层源在不同刺激频率下,在时间相位上存在着差异,这是造成不同刺激频率下脑电响应幅度存在差异的原因之一。通过仿真实验进一步验证了该假设的合理性。