基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

0.18μm CMOS高集成度可编程分频器的设计

采用标准0.18 μm CMOS工艺,提出了一种高集成度可编程分频器.该电路所采用技术的新颖之处在于：基于基本分频单元的特殊结构,对除2/除3单元级联式可编程分频器的关键模块进行改进,将普通的CML型锁存器集成为包含与门的锁存器,从而大大提高了电路的集成度,有效地降低了电路功耗,提升了整体电路速度,并使版图更紧凑.仿真结果表明,在1.8V电压、输入频率Fin=1 GHz的情况下,可实现任意整数且步长为1的分频比,相位噪声为-173.1 dBc/Hz@1 MHz,电路功耗仅为9 mW.     

组合范畴语法产生和发展的动因之分析--从句法演算的角度看

AB-演算刻画句法推演能力太弱,许多合语法的语句在 AB-演算中没有合适的推演形式.斯蒂德曼(Steedman)在 AB-演算基础上增加组合规则,产生了标准的组合范畴语法 CCG;CCG 刻画推演能力太强,不仅能推演出所有合语法的语句,而且可以推演出不合语法的语句;为制止非法句子的可推演性,就需要对推理规则做出限制,因为各种自然语言的特殊性,这种限制又会因语言而异,导致 CCG 失去一定的普遍性.鲍德里奇(Jason Baldridge)和克鲁伊夫(Geert-Jan M . Kruijff)把模态词引入 CCG,由此产生了多模态组合范畴语法MMCCG;MMCCG 摒弃了 CCG 的限制规则的策略,在词法上控制组合规则的适用性,不同语言语法的区别仅仅体现在词汇上,使语法逻辑走上了完全的词汇主义道路.     

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

天宫一号基于控制力矩陀螺的智能多模自适应姿态控制系统设计与验证

天宫一号是目前我国在轨运行的体积最大、重量最重的载人航天器.它具有变构型、变参数的特性,采用控制力矩陀螺系统和喷气推进系统实现高精度、高稳定度姿态控制.本文通过对天宫一号控制对象参数缓变和跳变相结合特点的分析,规划了高可靠灵活的控制策略,设计了智能多模自适应姿态控制系统.利用智能控制中规则集设定多模自适应控制的指标切换函数分配,利用多模自适应控制算法建立多模型控制器实现不同控制对象,不同控制任务的姿态控制.天宫一号通过地面测试和物理仿真试验,最后发射在轨运行,与神舟八号、神舟九号、神舟十号载人飞船圆满完成交会对接任务,充分验证了姿态控制系统设计的正确性和有效性.该设计方法在解决大型航天器变构型、变参数组合体姿态控制方面有突出优点,在未来的载人航天领域空间站建设具有应用前景.     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...     

一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,利用QAM信号信道利用率高及高阶QAM信号模值不为常数的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA).该算法以常规的CMA为基础模式,以多模算法(MMA)为第二模式,用该模式对于处在不同模值上的信号,以相对应的模值为参数分别进行均衡.另外,两种模式是同时对信号进行均衡的,并且在第二模式中,利用判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使得模值能自动进行切换.利用水声信道对DMMA和CMA进行仿真实验,结果表明,与CMA相比,DMMA能针对性地对位于不同模值上的信号分别进行均衡,且收敛速度快、稳态误差小.     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.