随机扰动下混合时滞混沌系统自适应同步

基于自适应同步原理,同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机扰动,研究了一类具有混合时变时滞的混沌神经网络的同步问题.利用随机微分方程理论,lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法,设计自适应控制器.研究表明本方法能有效地克服干扰对同步所造成的破坏,实现良好的同步效果.最后,数据仿真证明了所给方法的有效性.     

彩色淋巴结细胞显微图像预处理算法研究

传统的预处理方法,在对于血液图像这样简单的医学图像的分析中得到了广泛的应用,并取得了较为理想的效果.但该方法对于淋巴结这样有着复杂背景的显微图像处理效果并不理想.综合运用彩色图像处理和数学形态学等知识,并采用基于彩色图像分割的背景剪除、基于区域生长的边界清除、基于高斯函数的图像融合和基于数学形态学方法和双边滤波去除图像噪声等方法,取得了较好的预处理效果.     

卟啉传感阵列图像特征值自动提取方法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像,设计了一种特征提取算法。该算法首先利用radon变换的方法实现了PSA图像倾斜自动校正;而后通过二值投影与数学统计学结合的方法来进行网格划分,根据网格划分的卟啉点区域对图像进行局部阈值分割,从而定位出卟啉点区域,最后采用比例半径法从已定位的卟啉点区域内提取出每个卟啉点的特征。该算法解决了弱信号卟啉点识别难的问题,提取的特征值最大程度的反映了卟啉点的信息。通过对NH3、异戊二烯、庚醛等气体进行试验,结果表明该算法能够很好的提取出PSA图像中卟啉点的特征值。     

基于混沌自适应遗传 ν SVR的城市客运量预测

针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机(ν-support vector regression,ν-SVR)应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法(chaosadaptive genetic algorithm,CAGA)优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

带时变时滞的不确定离散奇异系统鲁棒稳定性分析

为了降低不确定离散奇异时变时滞系统稳定性条件的保守性,首先,采用时滞分割方法,获得了新的时滞系统描述方法,并通过综合考虑各时滞分割子区间,提出了分割子区间依赖型Lyapunov函数.其次,采用时滞依赖线性矩阵不等式技术,将研究结果描述成易于求解的严格线性矩阵不等式形式.通过Matlab工具箱求解线性矩阵不等式,即可获得标称系统正则、因果及均方稳定的条件,并将标称系统的研究结果推广至不确定离散奇异时变时滞系统的稳定性分析,获得了不确定离散奇异时变时滞系统鲁棒稳定判定条件.最后通过实例应用说明了所提定理的有效性,且与现有文献结果相比,保守性得到了较大程度的降低.     

基于曲线波的超声图像分割

为了提高前列腺超声图像分割的准确率,提出一种基于曲线波的半监督超声图像自动分割方法.首先,采用对微小波动敏感度高的Riemann-Liouville (RL)分数阶微分算子,突出模糊边界并增强超声图像的纹理;其次,运用曲线波变换对超声图像进行频域中的分解,获得不同子带分量以表达超声图像特征;然后,基于Adaboost的分类算法识别出超声图像中的病灶区和非病灶区;最后,采用中值滤波和腐蚀的方法使病灶区域边缘完整、平滑.实验表明,与运用共生矩阵及二进小波作纹理分析的分割结果比较,所提出的方法在准确率上有了很大的改进,分割超声图像效果更佳.     

小型涵道风扇无人机自适应解耦控制律设计

为解决小型涵道风扇式无人机俯仰通道和滚转通道之间的惯性耦合问题,采用简单自适应控制(simple a-daptive control,SAC)方法对无人机姿态角速度控制回路设计模型参考自适应控制器,使该控制回路在受到不确定扰动和参数摄动的影响下,仍能稳定跟随参考模型输出;同时对所构造参考模型进行串联前馈解耦,以使无人机跟随参考模型同步解耦,进而实现对无人机姿态角速度和自身姿态角的有效控制.仿真结果显示,该控制律能使无人机姿态稳定跟踪参考模型输出,并且有效抑制了被控对象参数摄动带来的不利影响,控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

无需重新初始化水平集的多相水平集图像分割方法

笔者提出了一种无需重新初始化水平集函数的多相变分水平集图像分割方法.根据Vese -Chan提出的多相模型的区域竞争思想,结合图像区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,避免了重新初始化水平集函数的过程,提高了计算速度和分割效果.实验结果表明,笔者提出的模型有效地克服了传统模型需重新初始化和构造符号距离函数计算量大的缺点,而且具有全局最优分割能力和较强的抗噪性能.     

基于功率谱的非均匀子带自适应滤波

根据输入信号的功率谱特征,非均匀滤波器组能够动态调整子带滤波器的带宽和位置,可以获得比均匀滤波器组更好的收敛性能.根据子带最小均方(least mean square,LMS)自适应算法的收敛特性,以提高其收敛速度为目标,提出了一种基于功率谱信息的非均匀子带自适应滤波方法,并详细讨论了非均匀滤波器组实现结构和信号重建性能.计算机仿真实验和分析表明,与现有的均匀和非均匀滤波器组设计方法相比,在子带数目相同的条件下,本文提出的方法能有效地降低子带信号的最大特征值扩散度,而信号重建性能基本相同.