非线性离散时滞系统的模糊H∞鲁棒控制

针对一类具有时滞的非线性离散系统的控制问题，通过对其进行模糊建模，设计了H∞鲁棒控制器．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了模糊H∞鲁棒控制问题有解的充分条件．依据由模糊规则和线性系统方程建立的模糊模型，所设计的控制器使系统具有更好的鲁棒稳定性，干扰抑制能力强，满足成本上界约束条件．算例仿真结果表明，所设计的模糊控制器对不确定性和时滞都有很好的控制能力，同时系统对干扰有很强的抑制能力．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

基于RBF函数状态离散化的激励学习

介绍了激励学习和两类学习算法：Q学习和SARSA学习，提出一类基于RBF函数的特征状态离散化方法，并对该方法进行了初步的实验比较．     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.     

一类保费与理赔相关的破产模型

对经典poisson风险模型推广至一种相依的结构,索赔产生时以概率P的可能性同时产生一次续保.对此模型,得到了最终破产概率的一般表达式和破产概率的一个上界估计.     

基于混沌系统的真随机数发生器芯片设计和实现

提出了一种真随机数发生器的硬件设计.结合时间离散混沌与振荡器采样,即由时间离散混沌系统作为高频振荡源,通过低速时钟采样产生随机数.理论研究和测试分析证明,该方案能生成分布均匀、彼此独立的随机信号.经制版流片后,芯片能在1 MHz时钟下输出满足随机性测试的串行随机数,且抗干扰性较好.     

演化硬件平台的数字电路仿真算法

在构建演化硬件的软硬件协同设计平台中,提出了一种数字电路仿真算法。这种仿真算法根据数字电路的拓扑结构,将电路的仿真过程分为两个阶段:第一阶段主要是对数字电路结构化,并将每个宏实体(模块)置于激活或挂起状态;第二阶段则使用两种方法仿真激活的宏实体。此外,根据软硬件协同设计平台的需求,对电路进行优化度和复杂性评价。实验表明这种数字电路仿真算法能较好地满足该系统平台的要求,有效地指导下一步的演化策略。     

一种基于导频的OFDM系统信道估计方法

提出一种使用矩形导频图案的OFDM信道估计方法。接收端首先在频率方向估计信道,然后在时间方向插值。该方法仅需累加和少量乘法运算就能估计出信道冲激响应,复杂度低,实时性高。在未编码16QAM-OFDM系统中,通过仿真将提出的方法与线性、cubic和MMSE插值法进行均方误差和误比特率的比较。结果表明该方法性能优于前两者,接近后者。     

基于图像变换域的双重数字水印方法

基于变换域的双重数字水印方法,通过嵌入鲁棒水印和脆弱水印实现了图像内容版权保护和完整性认证的双重目的.其优点是利用小波变换,分块、适应性嵌入鲁棒水印,在图像的高频和低频中分别嵌入鲁棒水印,使鲁棒水印更加强壮;同时它利用离散余弦变换,在图像的高频部分嵌入脆弱水印,使脆弱水印在遭受攻击或篡改时更易被损坏.     

非线性离散竞争系统的全局稳定性

考虑一类非线性离散的Lotka-Volterra竞争系统,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了保证该系统全局渐近稳定的充分性条件,并给出该结果在一类二维竞争系统中的应用.