一类线性分数阶时滞系统的滑模控制

文章主要讨论了一类含有状态时滞的线性分数阶系统的滑模控制设计。基于状态变量分数阶整数化,提出了不含时滞的线性分数阶系统的滑面的问题,给出了一个稳定的切换控制。讨论了含有状态时滞的线性分数阶系统的滑模控制设计,并说明滑模的存在性和控制设计的稳定性。     

具有Holling IV型功能反应的分数阶捕食者-食饵模型的动力学分析

讨论了一类具有Holling IV型功能反应和Leslie-Gower数值反应的分数阶捕食者-食饵模型。利用分数阶微分系统的稳定性理论，给出了该系统在平衡点稳定的必要条件和充分条件。数值模拟也体现了分数阶微分系统的复杂性和丰富性。     

一种Elman回归网络的设计方法

提出了一种系统化的Elman回归网络的设计方法，这种方法利用系统的状态变量构造状态连接图，自然地将状态连接图作为模板，形成Elman回归网络。在设计过程中，减少了经验性的设计规则，给出了较系统化的设计规则。用这种方法了交流调速系统的速度控制器，给出了仿真结果。结果肜这种方法设计的控制器具有较强的稳态性和负载鲁棒性，2其过渡过程的时间响应有待进一步提高。     

具有Smith增长的分数阶捕食者-食饵模型的动力学分析

讨论了一类具有Smith增长的分数阶捕食者-食饵模型。利用分数阶微分系统的稳定性理论,给出了该系统在平衡点稳定的条件,并讨论了平衡点的稳定性。数值模拟也说明分数阶微分系统的复杂性和丰富性。     

基于分数阶非线性时滞系统的迭代学习控制收敛性分析

在研究迭代学习控制问题基础之上,来讨论分数阶非线性时滞系统。首先,根据分数阶微积分的基本性质和一些基本的定义并借助推广的Gronwall不等式,对系统状态变量的范数上界估计。然后,在λ-范数的作用下,获得在迭代学习控制作用下,系统跟踪误差收敛的充分条件。最后,给出了一个实例验证结论的有效性。     

a阶时延逆系统的小波神经网络实现

研究采用小波神经网络（WNN）构造a阶时延逆系统的工程实现问题，并给出了a阶时延逆系统小波神经网络存在的充分条件。文中利用小波具有的时频局域化特性，完成小波神经网络的初始化，并去除网络中大量不必要的节点，使网络大大简化。仿真研究表明，该方法对a阶时延逆系统的实现具有良好效果。     

分数阶Cuk变换器的瞬态和稳态特性分析

文中建立了电感电流连续模式（CCM）运行的分数阶Cuk变换器的非线性等效电路模型和非线性数学模型，利用等效小参量（ESP）符号分析法得到了其等效数学模型；然后基于谐波平衡原理，迭代求解获得了变换器状态变量瞬态和稳态近似周期解；进而分析了电感和电容分数阶次对状态变量直流工作点和周期解闭合轨道以及纹波分量的影响，并通过仿真验证了文中方法所得状态变量瞬态解和稳态解的准确性；最后，以电感和电容阶次均为0.9的分数阶Cuk变换器为例进行了实验验证。实验和文中方法所得状态变量（输出电压与电感电流）的稳定时间分别为1.56 ms和1.52 ms，输出电压平均值分别为2.110 V和2.959 V，纹波电压峰值分别为96 mV和109 mV，电感电流平均值分别为0.112 A和0.148 A，纹波电流峰值分别为52 mA和59 mA。可见，对于状态变量的瞬态和稳态特性，文中方法和实验所得结果均比较接近。文中还进一步验证了该方法的有效性以及所得状态变量瞬态和稳态解的准确性。文中方法所得分数阶变换器的稳态解同储能元件的阶次相关，可用于分析分数阶阶次对电路特性的影响；此外，也可根据所得到的稳态解的解析表达式...     

多变量环境下基于递阶模糊神经网络的强化学习

针对多变量连续空间学习问题的复杂性，给出了一种采用递阶模糊神经网络(HFNN)的强化学习方法，两个结构相同的HFNN分别同时完成模糊动作的合成以及值函数的逼近，网络参数通过梯度下降法在线调整．该方法有效地解决了在多变量环境下所遇到的规则组合爆炸问题，减少了运算量和存储量．HFNN前一阶的输出不再作为下一阶的前件，而直接用于其结论部分，克服了前一阶输出含义不明确或没有含义所带来的设计问题．通过仿真二级倒立摆验证表明，所给出方法是正确可行的．     

具有Holling Ⅳ型功能反应的分数阶捕食者-食饵模型的动力学分析

讨论了一类具有Holling Ⅳ型功能反应和Leslie-Gower数值反应的分数阶捕食者-食饵模型。利用分数阶微分系统的稳定性理论,给出了该系统在平衡点稳定的必要条件和充分条件。数值模拟也体现了分数阶微分系统的复杂性和丰富性。     

线性有源网络的状态方程及其复杂度

本文提出了一个新的网络支路元件分类规则。给出了一个较为简捷的网络状态方程拓扑系统列写法。本法不仅具有较大的普适性、而且具有较大的简便性。在筛选网络的独立状态变量之前,可以预先消去两大类过剩状态变量,从而缩小了状态变量的筛选范围,简化了筛选过程。本文还给出了一个十分简便易行的网络复杂度的判定定理和一些有用的结论,避免了过去确定网络复杂度上限时,找网络图的树或展开网络算子矩阵行列式所产生的困难,只凭直觉观察即可。本算法既适用于一般小型简单网络,也适用于大型复杂网络,特别是大规模集成电路的机助分析。     

心率变异信号的高阶复杂性分析

心率变异性反映了交感神经和迷走神经对心血管系统的综合调节作用, 是评价心血管系统功能的重要指标. 复杂度是刻画时间信号序列信息量的一个重要参数, 但其传统算法中的过分粗略化会丢失大量的有用信息, 而高阶复杂度的引入可较大程度地避免这一问题. 分别对25例正常人样本和25例充血性心力衰竭病人样本的心率变异信号的1~10阶Kolmogor ov复杂度进行了计算与对比分析, 结果表明, 5阶Kolmogorov复杂度在临床医学上可以为分析心率变异信号获得最为理想的效果.     

人工蜂群算法结合PTS技术的PAPR降低方法

为解决正交小波包复用(OWPM)系统存在的高峰均功率比(PAPR)问题,提出一种基于人工蜂群的相位搜索方法.通过蜜蜂群体的信息交换实现快速收敛最优值,最终使得计算复杂度大幅度降低,同时有效地抑制信号峰均功率比.仿真结果表明:该方法能很好地协调OWPM系统的PAPR抑制性能和计算复杂度.     

基于软核结构的软件复杂性分析与度量

针对大规模软件的复杂性难以度量和控制,以致严重影响了软件质量的问题,提出了一种基于软件基础结构的软件复杂性度量方法.通过对软核结构的提取和扩展操作,对软件结构中节点的继承深度进行了分析,从继承关系的角度对软件结构的复杂性进行度量.根据节点的继承深度与入度的关系,提出一种软件结构缺陷的检测方法,该方法可以在软件设计阶段及时检测出软件结构中的缺陷,以减少日后软件测试与维护的开销.     

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景.但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷.针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法.该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支.仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能.     

基于三支概念分析的地理试题自动解题

现有自动解题系统从试题文本及相关资源获取解题知识,但由于试题本身潜在的复杂性与多样性,所获取的知识可能不足以支持实际解题,需要进一步获取其他解题知识.本文基于三支概念分析理论,通过构造试题文本三支概念格和决策规则提取,进一步挖掘试题文本中隐含的解题知识,在所收集数据集上进行的试验结果表明,本方法有效提升了自动解题系统的...     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

OFDM系统峰均比抑制的迭代FFT算法

传统的选择映射算法（SLM）中,要得到比较好的峰均比改善效果,需要比较多的独立分组数,这样运算量就比较大;传统的部分传输序列法（PTS）中,如果要获得最佳的相位旋转因子,需要遍历所有的可选信号,这样的计算量随分割的子序列数按指数增长。在正交频分复用（OFDM）系统中,采用快速傅里叶变换（IFFT和FFT）来实现高效的调制和解调,本文针对OFDM的高峰均比（PAPR）问题,结合限幅法操作简单和选择映射算法（SLM）以及部分传输序列法（PTS）对信号无畸变和效率高的优点,提出了一种基于迭代FFT的峰均比抑制算法,该算法利用系统中已有的IFFT（FFT）调制模块来降低OFDM的PAPR。并通过仿真试验证实该方法可以显著降低OFDM信号的峰均比,具有一定的工程意义。     

基于Adomian分解法的分数阶Lü混沌系统的动力学分析及数字实现

基于Adomian分解方法,研究了一类分数阶Lü混沌系统.从系统的分岔图、基于谱熵(SE)算法和C0算法的系统复杂度、吸引子相图等数值仿真分析研究了0.9阶次Lü混沌系统丰富的动力学特性.又基于Adomian分解法,利用数字芯片TMS320F28335DSP中设计了程序以及外围硬件电路,实现了分数阶Lü混沌系统.最后,通过示波器观察DSP数字电路输出结果与理论分析结果相一致,从而进一步揭示了分数阶混沌系统的动力学特性.     

基于模糊贴近度的集群风险评价方法

通过对成熟集群周期性风险、结构性风险和网络性风险成因的分析,提取了21个风险特征指标;在此基础上,描述了成熟集群在不同风险水平的运行状态下的特征模式.根据集群系统的复杂性和不确定性的特点,应用多目标决策理论中理想解法的思想,首先确定集群风险特征指标体系对各个运行状态特征模式的非对称贴近度,再采用理想解法确定正负理想等级,根据各个运行状态与正负理想等级的贴近程度确定集群的风险水平.通过模拟算例证明了该方法评价集群风险的可行性.