基于MaxEnt模型的广东省红豆属植物潜在适生区研究

为了解气候变化情景下广东省红豆属(Ormosia)潜在适生区的变化,探究影响红豆属植物潜在适生区的主导环境因子,本研究基于MaxEnt模型和ArcGIS 10.8软件,利用17种红豆属植物的分布数据及22个环境变量数据,结合未来共享社会经济路径(SSP126、SSP585)的气候情景,分别预测红豆属植物在当前和未来气候场景下的潜在适生区分布情况。结果表明：(1)适生区预测模型的评价效果良好,受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve, ROC曲线)下面积(AUC平均值)均为0.8-1.0。(2)在当前气候情景下,大面积(占广东省面积的40%-100%)适生的红豆属植物有茸荚红豆(Ormosia pachycarpa)等3种;中等面积(占20%-40%)适生的有薄毛茸荚红豆(O.pachycarpa var.tenuis)等6种;小面积(占5%-20%)适生的有韧荚红豆(O.indurata)等4种;极小面积(占0%-5%)适生的有凹叶红豆(O.emarginata)等4种。其中面积占比最大的是茸荚红豆,总适生面积为15.228 8...     

大型不确定前馈型系统的分散鲁棒镇定

研究了大型不确定前馈型系统的鲁棒分散镇定问题。因为系统具有前馈型结构,采用自下而上的迭代分析方法,同时注意运用互联非线性系统有界性和稳定性判据。将设计任务转化为镇定底层子系统和其他子系统的标称部分,并可以明确构造简单的饱和控制律。该方法利用系统的结构特性,不太依赖李雅普诺夫函数,也不需要通常的LMI技巧。仿真说明该方法的有效性。     

计算机生成兵力的目标选择研究

根据CGF目标选择的模糊性特点,介绍了一个基于模糊集理论的目标威胁分析算法和基于效用理论的目标选择算法。基于模糊集理论的威胁分析能准确反映和描述实际战场环境下信息的模糊特性,算法通过隶属度函数计算得出不同威胁因素的隶属度值,然后通过层次分析法综合各威胁因素隶属度值获得每个目标的威胁程度。基于效用理论的目标选择算法通过效用函数综合考虑了目标的威胁程度和与之交战的期望效益两方面因素,能很好地模拟实际作战兵力的目标选择过程。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

广义离散时滞复杂动态网络的同步控制

讨论了一类广义离散时滞复杂动态网络的同步稳定性和牵制控制问题.针对此类系统,首先得到了弱保守性的离散时滞复杂动态网络系统的同步稳定性条件.其次,通过对部分节点设计牵制控制器,使得整个复杂动态网络系统达到同步,从而保证了整个系统的同步稳定性.随后,将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式(LM I)的凸优化问题,便于利用现有的优化软件求解.同时,大大降低了问题求解的复杂性.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于PID理论的平衡梁控制系统仿真与实验

平衡梁控制系统是我们研制的一种新型现代控制理论实验装置。本文通过建立系统的数学模型并对系统进行了仿真。比较了系统在ＰＩＤ控制器作用下的仿真结果和实际控制效果,最后讨论了模型的准确性和平衡梁系统的控制控制效果。     

不确定网络化控制系统鲁棒故障检测

针对一类具有未知输入和模型不确定性的网络化控制系统,基于H_∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题.利用输入时滞方法,将含有网络传输时滞和数据丢包的不确定网络化控制系统建模成一类具有双加性状态时滞项的连续系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法分析了新系统的H_∞性能,并将所得结果应用于原系统鲁棒故障检测滤波器的设计,得到了滤波器存在的时滞依赖条件.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理

将大系统论应用于高校科研创新团队知识创新过程管理,阐述了高校科研创新团队内涵、结构及大系统特征,分析了高校科研创新团队知识创新管理的现状及存在的问题;建立了高校科研创新团队知识创新过程管理的大系统理论模型,并结合神经网络方法进行了实例分析.结果表明:基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理模型能从高校科研创新团队知识创新的全局出发,定量地分析高校科研创新团队知识创新过程,提高了科研创新团队对信息的掌握、利用和分析能力,从而提高了领军人物对团队的预测、控制和决策能力.     

基于可拓学的行为模型验证

虚拟实体行为的逼真度和可信度是行为建模的两个重要指标,行为模型验证是断定行为模型是否真实可信的重要手段.行为模型具有决策空间多维性和响应结果不确定性等特征,传统的面向数学物理模型的验证方法难以凑效.提出依据可拓学基本原理,结合专家经验评估法,对虚拟实体行为模型进行验证的方法.算例表明该方法对于行为模型的验证是有效的,可以实现多层次验证指标的分解与合成,并最大限度地降低了验证过程中的主观因素.     

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。