基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计

研究了具有不确定时延的动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计问题.考虑小于等于一个采样周期的不确定时延,将动态输出反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,推导出系统鲁棒控制律存在的条件,并转化为矩阵不等式表示的可行性问题,从而可利用Matlab LMI工具箱来求解,以便构造鲁棒控制律.Matlab仿真算例说明分析方法和结果是有效可行的.     

不确定需求下的电力竞价贝叶斯博弈模型

电力竞价是一个不完全信息的博弈过程.假定竞争对手的报价服从已知区间上的某种分布,分别构建了确定需求与不确定需求条件下的二发电商电力竞价博弈模型,并给出这2个模型的贝叶斯纳什均衡解,即发电商在不同条件下的均衡报价.最后假定竞争对手的报价服从均匀分布,对构建的模型进行了分析,分析结论表明:在确定电力需求情况下,发电商的均衡报价一般在报价上,下限附近波动;而在不确定电力需求下,发电商的报价在报价下限与报价区间中点之间波动:当竞争对手的最大可供电量很少时,选择报价区间中点,而当发电成本很少时,很可能选择报价下限.     

零售商自有品牌商品生产的委托代理

随着零售商在与制造商的博弈中不断成长以及零售行业竞争的激化,现代零售商逐渐加强了对自有品牌的经营管理力度.零售商甄选自有品牌制造商并与其形成委托代理关系,然而,该委托代理关系的建立和控制过程中存在广泛的信息不对称.本文探讨从契约签订前、后两方面来规避信息不对称带来的风险;综合运用较主观的层次分析法和较客观的人工智能神经网络方法,提出在信息不对称情况下零售商选择委托代理制造商的评价模型和指标以及委托制造商选择后的风险规避方法.     

不对称非线性蔡氏电路产生的混沌现象分析

为了更确切地描述实际系统中的混沌现象,提出了一种变形蔡氏电路,它含有一个不对称非线性阻性元件。对该电路进行了深入的数学分析;并在MATLAB环境下,对其产生的混沌现象进行了仿真分析。分析结果表明:改变电路中的线性电阻值R,可以观察到直流平衡态、Hopf分岔、倍周期分岔、单涡卷混沌吸引子、周期性窗口和不对称双涡卷混沌吸引子等非线性动力学行为;混沌系统对初始条件极其敏感;不对称非线性蔡氏电路有其特殊的性质。     

基于观测器的不确定时滞Markov跳变系统H∞控制

讨论了一类线性不确定时滞Markov跳变系统的控制问题,针对能量有界的输入噪声,设计了基于观测器的优化鲁棒H∞控制器。基于鲁棒控制理论,通过对重构的观测器系统的分析,提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式变换,给出了H∞控制器的设计方法,并将其描述为一个优化问题。基于观测器设计的优化H∞控制器使系统具有随机稳定性,状态的跟踪性能好,抑制干扰能力强,满足所给的范数指标。仿真示例说明了设计方法的有效性。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

不确定非线性控制系统的反演递推设计

针对一般不确定非线性严反馈系统的稳定和跟踪两个基本问题，提出并证明了系统控制律直接反演设计的递推公式。针对反演递推方法存在的“运算膨胀”问题，提出采用高增益反馈抑止虚拟输入微分项的方法来简化设计，并给出高增益反演设计的递推公式。通过仿真实例说明了结论的正确性、鲁棒性和有效性。     

基于T-不变量的可重复向量的求解算法

研究了Petri网中T-不变量与可重复向量之间的关系,并基于此关系给出一个求解可重复向量的新方法。首先定义了变迁扩充网的概念,证明一个网的可重复向量与其变迁扩充网的T-不变量之间存在一一对应关系,从而将一个网可重复向量的求解转换为其变迁扩充网T-不变量的求解上。在此方法中,如果利用FM-算法去求解T-不变量,则某些求解的步骤可以省略,从而得到一个类似于FM-算法的算法来求解可重复向量。此算法能够求出一组可重复向量,而任一可重复向量都可被这组可重复向量非负有理系数线性表出。