不确定切换系统的动态输出反馈鲁棒H∞控制

研究一类由任意有限多个不确定子系统组成的切换系统的动态输出反馈鲁棒H∞控制问题.利用共同Lyapunov函数方法和凸组合技术,给出由矩阵不等式表示的控制器存在的充分条件,并设计了相应的子控制器和切换规则.采用消元法,将该矩阵不等式转化为一组线性矩阵不等式(LMIs).最后给出一个数值仿真实例证明结论的有效性.研究结果表明:通过切换,闭环系统在整个状态空间上的每个点都满足鲁棒H∞性能,而并不要求每个子系统在整个状态空间上都满足鲁棒H∞性能,甚至也不要求其渐进稳定.     

基于线性变参数的船舶运动H∞控制及仿真

为确定船速变化对船舶操纵控制的影响,提出线性变参数H∞航向控制算法.通过变量代换,得到显含船速项的Nomoto船舶运动方程,以船速作变参数,转换为连续线性变参数系统方程.将其凸分解为多胞表示,利用线性矩阵不等式方法,对多胞的各顶点分别设计满足H∞性能和动态特性的输出反馈航向控制器,综合顶点控制器得到具有同样多胞结构的全局连续变增益控制器.仿真结果表明,该控制器能有效控制船舶航向.     

不完全信号时内部交易

在假设内部交易者均收到不完全信号的基础上,对该信号在交易市场中所产生的影响进行了研究;在内部交易者进行多次交易时,模型以Schimidt正交化为研究方法、以标准Cournot双寡头模型为指导思想;进而得到风险资产市场上的均衡解及相关结论.     

北斗地基增强系统在地质灾害预警方面的应用研究

利用北斗地基增强系统作为基准服务,选择有代表性的典型滑坡和地面沉降区作为示范区,建立滑坡和地面沉降实时监测系统,提高对重点地区地质灾害的监测效率和预警能力,使得地质灾害监测预警更加实时和高效。     

宽带信号采集与处理系统分析

在宽带信号采集和处理过程中,由于传统宽带信号采样硬件成本昂贵,且数据处理效率低下,多数情况下,宽带信号采集和处理效率相对较低。为突破传统采样定理限制,增强宽带信号采集与处理效率,必须要进一步对宽带信号采集与处理进行分析。     

人类基因增强伦理价值判断的人性论困境与超越

现代性的价值指向、人性的基因决定论、人类天性与价值之间直接的因果决定论以及人类自由对基因获得方式的依赖性共同构成了哈贝马斯人性论的理论困境,使人性论在人类基因增强伦理批判中日现困境。发展伦理学的发展有限性原则提供了整体主义的视角,使我们能够从人类基因组、自然和社会三个系统对人类角色的限制来考察人类的角色,从而使基因增强对人类的生存可能具有的负面价值清晰地呈现出来。     

一类不确定线性系统的输出反馈鲁棒重复控制设计

重复控制将人类的学习机制引入控制系统,并在许多领域中得到广泛的应用。文中针对一类具有时变结构不确定性的线性系统,研究基于输出反馈的鲁棒重复控制系统设计问题。为了能精确地描述重复控制的特性,建立起能够独立调节重复控制过程中的连续控制行为和离散学习行为的连续/离散二维混合模型,以线性矩阵不等式(LMI)形式给出重复控制系统鲁棒稳定的充分条件,并利用该稳定性条件进行重复控制系统的参数设计。最后用数值仿真验证了文中所提方法的有效性。     

Curcumin通过Wnt信号通路抑制乳腺癌细胞MCF-7增殖的研究

目的 观察姜黄素(Curcumin)对乳腺癌细胞MCF-7增殖的影响,以及对细胞内Wnt信号通路的影响,探索Curcumin可能存在的抑制乳腺癌细胞增殖的分子机制.方法 体外培养人乳腺癌细胞MCF-7,并用不同浓度的Curcumin作用不同的时间.用MTT检测Curcumin对MCF-7细胞生长情况的影响;流式细胞仪观察经Curcumin作用后细胞周期的改变;RT-PCR和Westernblot分别检测细胞内β -catenin和下游靶基因CyclinD1的mRNA和蛋白水平的表达.结果 MTT结果显示Curcumin可以抑制MCF-7的增殖,并具有剂量-时间依赖性.在浓度为20 μmol·L-1时,对细胞生长的抑制作用最为明显.流式细胞仪观察细胞周期的结果提示,Curcumin能够阻止MCF-7细胞由G1期进入S期,提高Go/G1期细胞的百分比.RT-PCR和Western blot结果显示,Curcumin显著降低了细胞内β-catenin和CyclinD1的mRNA和蛋白水平的表达,且呈剂量-时间依赖性.结论 Curcumin能够抑制MCF-7细胞胞浆内β -catenin蛋白进入胞核,阻断Wnt信号转导通路.进而抑制下游靶基因CyclinD1的表达,阻止MCF-7由G1期进入S期,有效抑制了MCF-7细胞的增殖.     

用蒙特卡罗方法计算X射线在酞菁铜与重金属界面的剂量增强系数

用蒙特卡罗方法计算金-酞菁铜、 钨-酞菁铜和钽-酞菁铜界面的剂量增强系数. 结果表明, 当X射线能量为100~150 keV时, 界面附近酞菁铜一侧存在较大的剂量增强.      

基于代价敏感系数的混凝土抗压强度预测

针对传统自适应增强学习算法训练过程中只关注预测误差率最小的缺陷,本文提出了一种基于代价敏感系数的改进自适应增强学习算法并应用于混凝土抗压强度预测。首先考虑影响混凝土强度的8种参数作为特征变量,通过自适应增强学习算法集成回归树,依据样本权值抽样建立多个弱回归学习器。同时引入线性敏感系数与指数敏感系数来优化增强学习过程中样本权值的更新问题,采用引力搜索算法对代价敏感系数的基数进行最优选取。最后,根据权重比集成弱学习器得到最终预测模型。通过对所提出的两组不同代价敏感系数组合策略下的预测模型与随机森林、BP神经网络算法等模型的预测结果进行对比分析,验证了所提预测模型具有更好的预测性能。