具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用.在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质.因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注.本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件.     

智能电动婴儿摇篮推出 有温柔档也有狂欢档

<正>由4moms公司推出的这款名为rockaRoo的智能电动婴儿秋千摇摆椅与传统的婴儿秋千相比最大的不同就是它的摇摆动力来自于设备下方,而不是上方悬臂处的挂绳。通过反向的摇摆设计可以使晃动幅度控制在限额的70%以内,这样不仅保证了安全,同时还能够通过复杂的算法和机械装置进行多级调速,为上面的宝宝带来更多的乐趣。     

鲁北平原地质环境状况评价

以2000-2005年鲁北平原水质监测点资料为基础,结合水文地质条件选取15-18项评价因子,依据地下水质量标准,采用单项组份评价和综合评价两种方法,对鲁北平原地下水环境进行了综合评价,并按照区域分区和行政分区评价两种方法对全区进行了地质环境状况评价。     

不确定时滞中立系统的鲁棒能稳性条件

讨论了一类同时具有状态时滞和输入时滞的不确定中立系统的时滞依赖鲁棒能稳性条件.通过选择适当的Liapunov泛函,结合自由权矩阵思想和一些有用信息,以线性矩阵不等式的形式给出了不确定性中立系统的时滞依赖鲁棒能稳性条件,降低了原有文献的保守性,最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性.     

CPE脱棒机脱棒力的力学模型建立

探讨了CPE机组中脱棒机脱棒力的力学模型建立，阐述了其影响因素，从理论上解决了脱棒力的计算问题。     

基于直方图均衡的鲁棒性语音识别研究

介于环境条件的变化以及噪声等因素的影响,识别系统的性能急剧下降的原因而出现的鲁棒性语音识别研究,其试图解决的就是如何在实际环境下提升语音识别系统性能的问题。在理论上,噪声鲁棒性所面临的问题其实就是训练和识别环境之间的不匹配。而这种不匹配通常都会体现在特征参数概率分布的差异上。特征参数规整（归一化,Normalization）可以在一定程度上减小这种不匹配的程度,进而提升系统性能。通常的抗噪声方法主要可以分为三种：前端处理、特征值处理以及模型补偿。直方图均衡化（HEQ）属于特征值处理抗噪声方法的类型。作为一种能够改善线性转换方法缺点的替代方法,直方均衡法（HEQ）已经被用于弥补声失配。     

具有输入时滞的不确定系统鲁棒自适应控制

对带有输入时滞和状态时滞的线性不确定系统,利用系统将来的状态设计预估控制器,通过与之等价的因果控制器,给出积分形式的控制率,使得系统在自适应控制器的作用下渐近稳定。最后,通过数值算例说明在该控制器的作用下,系统的解趋于稳定的速度比在普通的状态反馈控制器作用下解趋于稳定的速度更快。     

浅谈《裘利斯·凯撒》的主要人物塑造

古罗马精神是西方精神文化的宝贵财富之一，它以伟大而崇高的品性显示出动人而持久的魅力。对于这种文化积淀，莎士比亚景仰它、崇尚它，这位戏剧艺术的天才，将深刻理解力和豪迈激情凝聚于笔端。悲剧《裘利斯·凯撒》则通过凯撒、勃鲁托斯、凯歇斯等形象的塑造，淋漓尽致地展现了该精神。而对这几个人物复杂的性格刻画，演绎出一部惊心动魄的政治哲学历史悲剧。     

沸水堆真的沸腾了

日本3.11大地震引发的福岛核电站事故带来的震动可能不亚于地震本身,它已经波及到全世界,其影响不仅仅是到处飘散的放射性尘埃,因为微量的放射性不妨碍人们的身体健康,更大的影响倒是人们的心理。福岛核电站事故的处理可能还需要很长时间。本文将介绍一些关于核和核电站的基础知识,期望大家对核有个合理的判断,尽可能避免谈核色变。     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.