一类混合中立型时滞微分方程解的振动性

该文对一类混合中立型时滞微分方程作了一些研究，得到了方程所有解振动的充分条件的代数判据。     

不确定广义系统非脆弱混合H2/H∞优化控制

针对不确定广义系统非脆弱混合H 2/H∞优化控制问题,对控制器增益具有加法式摄动和乘法式摄动两种情形采用线性矩阵不等式方法研究其充分条件,并设计满足要求的鲁棒非脆弱混合H 2/H∞状态反馈控制器,使得闭合系统在满足H∞性能的前提下极小化H 2范数的上界.     

基于混杂Petri网的柔性制造系统免疫调度算法

针对具有混杂特征的柔性制造系统调度问题在柔性制造系统的一阶混杂Petri网模型的基础上提出了用于求解柔性制造系统调度最优解的免疫算法。给出了不变行为状态的编码、亲和力计算、抗体的浓度及抗体选择、记忆细胞更新、抗体生成算子等的具体实现方法。实例仿真结果表明,结合混杂Petri网模型和免疫算法能够有效地实现柔性制造系统调度最优解的求解。     

基于CNN与MFCC的城市场景声音识别

城市环境中包含着各种各样的杂音,针对这种复杂的声音识别环境,该文提出一种基于MFCC与CNN的声音识别方法.首先对城市环境声音样本进行梅尔特征提取,取得特征图之后由卷积神经网络进行训练、测试获得CNN特征,最后由SVM分类器识别分类,并将其与常见的音频识别方法对比分析,在识别速度和识别率上均有所优化,实验表明,此方法在复杂环境下能够得到较好的声音识别效果.     

Petri网系统并行化方法的研究

对Petri网系统并行化一般方法的研究.给出了使用P/T网作为研究对象的原因以及基于P-不变量的Petri网系统分割技术和并行进程创建的条件;提出了非负库所和共享库所进程的并行化条件和方法,并对它们进行证明和实例验证;对不存在P-不变量的Petri网并行化问题进行讨论,确定其不存在并行进程,Petri网不能并行化;提出Petri网系统并行化的一般方法和实现步骤,使其成为各应用领域Petri网系统并行化过程中一种通用的、有效的方法.     

基于模糊集与改进证据理论的目标识别

在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.     

基于LMI的非线性时变时滞神经网络自适应鲁棒控制

针对一类时变时滞非线性神经网络系统,首先运用神经网络逼近非线性函数,然后构造Lyapunov泛函,给出状态反馈控制律,以线性矩阵不等式的形式给出了系统渐近稳定的充分条件,并讨论了系统的鲁棒稳定性.最后,用数值算例说明了结果的正确性和可行性.     

基于竞争型神经网络的城市空气质量分析

该文利用竞争型神经网络来对空气质量进行分类。竞争型神经网络模拟生物神经网络中的神经元之间的兴奋、抑制与竞争的机制,进行网络的学习与训练。竞争型神经网络的输出层神经元能够通过竞争以确定胜者,胜者将指出哪一种原型模式最能代表输入模式。将不同空气质量等级下的各空气指标作为原型模式,通过输入样本模式,利用竞争网络的竞争特点得到胜者,以此得出空气质量等级。     

一类非线性时滞微分方程的渐近稳定性

讨论了一类具有时滞的滞后型微分方程零解的稳定性,利用Lyapunov稳定性理论,得到了这类方程零解渐近稳定的一个充分条件,通过具体实例验证了所得结果的可靠性.     

凸多面体不确定离散广义系统保性能控制

研究了凸多面体不确定离散广义系统的保性能控制问题, 目的是设计一个状态反馈控制器,使得闭环系统渐近稳定且相应的性能指标不超过某个确定的上界,通过构造参数依赖的Lyapunov 函数方法,得到闭环系统稳定的充分条件和保性能控制器的设计方法.