直觉模糊等价矩阵构造方法

对直觉模糊相似关系和等价矩阵构造问题进行了深入研究,提出一种利用求传递闭包来构造直觉模糊等价矩阵的方法,并从理论上给出了相关证明.首先,利用直觉模糊合成运算及其结合律,相关引理和数学归纳法证明了直觉模糊相似矩阵R的任意k次合成运算也是直觉模糊相似矩阵的定理.其次,综合运用直觉模糊最小传递矩阵的概念及相关引理,证明了n阶直觉模糊矩阵的传递闭包定理和n阶直觉模糊相似矩阵定理,推导出包含R的最小直觉模糊等价矩阵的推论.最后指出,可以从一个直觉模糊相似矩阵R出发,利用连续合成运算求传递闭包的方法来构造一个直觉模糊等价矩阵.     

基于观测器的丢包网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将网络控制系统中的丢包问题看成是被控对象输入矩阵的切换问题和控制器对象输入矩阵的分别切换问题,进而将网络控制系统看成是由矩阵切换决定的切换律未知的切换系统,将丢包等效为切换系统中子系统之间的切换。采用李雅普诺夫函数方法,对每个由矩阵形式决定的子系统设计了基于观测器的状态反馈控制器。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的可行解给出了计算状态观测器和控制器的参数化方法。最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

一类不确定时滞系统的滑模控制

考虑了一类同时存在状态不确定性和控制不确定性的时滞系统的滑模控制问题,通过采用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件,而且滑模控制律和滑模面的设计可以利用线性矩阵不等式的解得到,证明了该滑模控制律能保证状态轨迹被驱动到指定的切换面上。仿真实验表明了算法的有效性。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

基于图像的直接视觉伺服控制器设计与仿真

对于手眼机器人视觉伺服,考虑机器人的运动学及动力学特性,在物体的深度未知及机器人的基坐标系与物体的坐标系之间的相似变换矩阵未定标的情况下,设计了直接视觉伺服控制器,利用自适应算法对深度及上述相似变换矩阵的参数进行在线估计,实现了基于图像误差的定位控制,在系统的工作空间范围内,闭环系统是渐近可稳定的。该方法不需要物体的几何模型及深度的精确值,仿真结果验证了其有效性。     

特征值在高等代数中的作用

以高等代数中的定义、定理和例题为依据,论述了特征值具有化繁为简的作用,它还是实对称矩阵和二次型的本质所在.特别地,它是解决许多代数问题的重要工具.     

一类特殊矩阵的性质

归纳总结了一类特殊矩阵的逆及其行列式,并做推广,给出了其分块矩阵的逆和行列式.     

可纠错pooling设计的一个构作

一个非时序性群试(NGT)算法在DNA筛选等领域都有重要应用,而NGT算法的一个数学模型是d-disjunct矩阵.通过Bd(δ**(n,d,k))的Hamming距离构作一个d-disjunct矩阵,其中δ**(n,d,k)是在δ(n,d,k)的基础上加上δc(n,α,k)构成的,1≤α≤m+1且α∈Z;证明了所构作的矩阵是可纠正1个错误、检测2个错误的d-disjunct矩阵.