执行器饱和的随机Markov切换系统的观测器设计

利用直接法对转移概率是部分未知的,并且具有执行器饱和现象的随机Markov切换系统进行稳定性分析.通过引入自由连接权矩阵降低系统的保守性.首先,针对此类随机Markov切换系统,充分考虑转移概率中元素之间的特性,通过构建参数依赖型Lyapunov函数,并设计观测器确保闭环饱和系统的随机稳定性.然后,在线性矩阵不等式的框架下,得到均方意义下的最大不变吸引域,并将其归结为求解一组线性矩阵不等式的可行性问题.最后,数值仿真算例验证本方法的有效性.     

应用于NPC型逆变器的三电平不连续PWM方法

针对低频大功率二极管中点钳位( NPC)型逆变器控制系统的不连续空间矢量脉宽调制原理及控制策略的研究,提出三电平不连续空间矢量脉宽调制方法,相比于传统三电平空间矢量脉宽调制方法,在相同的开关频率下,此方法可以显著降低逆变器的开关损耗。同时,文中对三电平逆变器的中点电压不平衡问题以及在现场应用中可能出现的PN电平跳变问题进行分析,并提出解决方法。最后,针对本文提出的调制方法做中点电压的平衡控制,给出对于该算法基于仿真和实验的验证。     

用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法

统计语音合成使用隐Markov模型(HMM)作为声学特征的统计模型。提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法,通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤,减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离,使通过量化模型合成的语音更加接近未量化模型。主观和客观测试结果显示:使用该方法进行声道谱模型的压缩,在压缩至原模型大小的0.06左右时,仍有约90%的评价得分认为合成语音的质量没有明显下降。     

多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

基于Markov逻辑网的句子压缩方法

提出了一种基于Markov逻辑网通过删除单词进行英文句子压缩的方法。通过一阶逻辑公式表示单词的局部特征以及单词之间的相互依赖关系,确定单词是否应该删除。与现有方法相比,该方法把判别式学习和整数规划的优点相结合,既融合了丰富的句子特征,又以逻辑公式方便地表示全局约束。在书面和口语两个新闻数据集上的实验结果表明:该方法与L3和SVTL系统相比具有明显优势,在压缩率接近时,以人工压缩结果为评测标准,压缩后句子的依存关系F-score有较大提高。     

有优先权的两个不同型部件冷贮备可修系统

在开关完全可靠的情况下,研究了由两个不同型、有优先权的部件和一个修理设备组成的冷贮备系统,建立了在部件工作寿命和修理时间均服从一般时间分布的可修模型,并利用Markov更新过程、LS变换、L变换推导出该模型的一些可靠性指标.     

基于不规则二阶树的多尺度表示和多尺度建模

多数现象或过程具有Markov性,对在不同尺度上拥有对同一目标进行观测的多传感器系统,利用Markov过程的条件独立性,提出了不规则树的新概念,建立了动态过程基于不规则二阶树的多尺度表示方法,给出了确定多尺度模型中各种参数的具体步骤,并通过计算机仿真实验验证了所建立的动态过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度模型的有效性与实用性.     

基于动态贝叶斯网络的动态故障树分析

针对传统的动态故障树Markov链分析方法的不足,研究了优先或门、顺序相关门、功能相关门、存在公共备件的备件门和层叠功能相关门向动态贝叶斯网络的转化方法以及基于动态贝叶斯网络的顶事件概率、重要度等计算方法.用该方法对心脏辅助装置进行了分析,通过与Markov链、离散时间贝叶斯网络分析的结果比较表明,基于动态贝叶斯网络的建模分析方法可以有效地避免组合爆炸,而且能够保证较高的求解精度.     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

非下采样Contourlet HMT模型

非下采样Contourlet变换（NSCT）不仅具有类似传统小波变换和Contourlet变换的多尺度和多方向特性,而且还具有良好的平移不变特性．文中对NSCT变换系数进行研究,获得NSCT变换的方向子带系数同样具有持续性和聚集性的结论;在此基础上结合隐Markov树模型,建立了一种新的基于NSCT域的隐Markov树模型NSCT—HMT,并且给出了该模型的参数结构以及模型参数的训练方法;最后将所提出的模型应用于图像去噪中取得了很好的仿真效果．