网络化控制系统连续动态输出反馈控制器设计

研究一类网络化控制系统的连续动态输出反馈控制器的设计问题.假设网络化控制系统的被控对象为一个定常时滞系统,其网络诱导时滞是随机的且小于一个采样周期的情况下,将此类网络化控制系统模型化为一个混合系统.然后采用李亚普诺夫函数、线性矩阵不等式的方法推导出了该网络化控制系统渐近稳定的充分条件.根据此充分条件,给定一个等式约束,然后通过求解一组线性矩阵不等式,获得了连续动态输出反馈镇定控制器.最后给出一个具体的数值和仿真实例说明了此设计方法是有效的.     

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量,并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量,同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析,计算不同网络结构的线性区域数量及合并后...     

几个导出模型的BLU估计间的关系的研究

首先给出分块奇异模型的一种新的导出模型,得出其M2X1β的BLU估计;讨论分块模型与几个导出模型的BLU估计之间的关系,给出这几个分块导出模型的M2X1β的BLU估计相等的充要条件.     

基于SLIC和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割算法

针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割方法.首先,采用各向异性滤波去除脑肿瘤MRI图像中的噪声,并运用SLIC算法对图像进行预分割;其次,对预分割图像使用粒子群算法初始化聚类中心;最后,将传统核模糊C均值聚...     

基于MSP430单片机的DTMF信号识别系统设计

DTMF信号的识别通常采用专用芯片来完成,存在占用PCB面积大、成本高、功耗大等问题,为了解决这些问题,提出了利用嵌入式控制器MSP430实现对DTMF信号的识别方法和系统设计。音频DTMF信号经过调理电路后输入MSP430单片机内部的ADC,在定时器控制下进行采样,得到DTMF信号的数字量。采用Goertzel算法分别计算出8个频点的幅值,根据最大功率点的行频和列频,识别出按键信息。通过设计和制作相关电路,借助MATLAB仿真结果调整参数,设计了利用Goertzel算法的DTMF信号识别程序系统。实验结果显示系统达到了技术指标的要求,实现了MSP430单片机对DTMF信号的采集与识别。该系统具有结构简单、成本低、功耗小、不额外占用PCB面积等优势,具有一定的实用价值。     

基于LMI方法的一类时滞不确定系统的变结构控制

考虑了一类时滞不确定系统的变结构控制问题.通过构造动态补偿器,来设计一类特殊的切换函数,减少了时滞项和不确定性对系统的影响.利用矩阵不等式和系统变换技巧,给出了切换函数参数的具体构造,由于判据中需要的参数是由线性矩阵不等式解出的,不是事先估计选定的,减少了结论的保守性.最后给出了数例仿真,利用Matlab的LMI工具箱,能够方便的求出线性矩阵不等式,说明了用新的滑模到达条件不仅抑止了抖振,而且系统的运动具有良好的动态品质.     

高速电路中电源/地平面间同步开关噪声的抑制研究

提出一种将介质型电磁带隙结构与电源平面分割技术相结合,用于抑制高速电路电源/地平面间同步开关噪声的新方法.利用Ansoft HFSS建立相应三维电磁仿真模型并对其进行数值仿真,结果表明:若以-40 dB为噪声隔离标准,噪声可在0.01～0.66 GHz与0.91～4.11 GHz范围内得到有效抑制,并且噪声最大抑制深度...     

基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识

提出一种基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识方法:根据调度变量的操作轨迹,选取若干个典型工作点;在各个典型工作点,进行测试与辨识相应的线性模型;然后,根据工作点测试数据以及各工作点间的过渡数据,辨识出全局插值LPV模型.它降低了测试辨识成本,且算法简单可靠,仿真结果表明了该算法的有效性.     

扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型

针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.