离散多变量系统的一种实用MRAC方案

将连续系统从模型取状态方案推广到含有可测扰动的离散多变量系统 .算法对扰动具有鲁棒性 .将误差引入控制器 ,设计出的 MRAC系统可不必预知系统参数的变化范围 ,可选择的适应律有更多的自由度     

数据序列稳健分析方法的研究

根据稳健统计学的思想，提出了数据序列稳健分析与处理的目标，分析了ＬＳ估计、ＹｕｌｅＷａｌｋｅｒ估计和Ｍ估计的构造特点，提出了通过稳健自相关函数的分析方法．     

非线性大系统分散型参考自适应控制

提出了大系统的分散模型参考自适应控制（ＤＭＲＡＣ）算法，在存在参数变化、内部扰动及系统非线性时，证明了新的自适应控制算法具有稳定性和鲁棒性，模拟例子也说明了本结论是正确的     

一种基于支持向量机的非参数双响应曲面法

现有非参数双响应曲面法只注重提高模型的拟合性能而忽视提高泛化性能，对于复杂工业过程的质量优化和稳健设计应用效果不佳．为此提出了一种新的非参数双响应曲面法．首先采用均匀空间网格形式取样，然后利用支持向量机来拟合过程的均值和方差响应，并且通过比较不同拟合模型的泛化误差上界来优化支持向量机的参数．与基于核函数和基于人工神经网络的非参数双响应曲面法对比结果表明：实验设计方式相同时，该方法的平均泛化误差分别降低了31．0％和51．8％；而泛化误差相近时，平均样本量分别降低了35．0％和48．6％；对不同取样方法的泛化性能研究表明，在没有先验知识时，均匀空间网格是一种可接受的实验设计方式．由此说明了该方法的适用性与优越性.     

层次分析法中残缺矩阵排序的模糊方法

讨论了层次分析法中残缺矩阵可接受的条件,证明了得到完全矩阵所需的最少比较次数,在此基础上提出了一种快速决策的模糊方法。首先,对有n个指标的决策,专家只需要给出n-1次比较的值,然后笔者给出了补足残缺部分的算法,最后用模糊方法计算该矩阵的排序向量。仿真了整个过程,证明该方法简便、科学,为快速准确决策提供了可靠的理论依据和手段。     

基于小波变换和模糊聚类的自适应水印嵌入方法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和小波多分辨率分析的特点,作者提出了一种通过在图象的小波域的细节部分进行模糊聚类来寻找适合嵌入水印的位置,再用隶属度作为嵌 入强度来嵌入水印的新的数字水印嵌入算法.实验表明该方法能在保持图象质量的前提下提高水印的鲁棒性.     

故障条件下的联邦滤波鲁棒信息分配方法研究

研究了某个子系统发生传感器故障时,信息分配对无故障子系统的鲁棒性影响问题。基于提高无故障子系统的抗故障污染能力考虑,从使故障影响极小化出发提出了一种鲁棒信息分配思想。对于仅由双子滤波器组成的联邦滤波结构,给出了一种基于故障检测函数的自适应信息分配方法。从概率的角度,根据这种方法可使其他无故障子滤波器具有较强的抗干扰能力。对于具有主滤波器的联邦滤波结构,给出了一种给定故障衰减系数条件下的鲁棒信息分配系数设计方法。理论分析表明,该方法可使其他无故障子滤波器对故障具有很强的抗干扰能力,从而有利于提高联邦滤波器的快速重构能力。仿真说明本文思想是可行的。     

无动力弹体的纵向弹道控制

建立无动力弹体的六自由度非线性数学模型，将飞行控制中经典的纵向轨迹控制策略与非线性优化控制技术有机地结合起来，分别设计了考虑和不考虑俯仰角反馈的不同控制方案，获得了2种较为实用有效的纵向轨迹控制结构。设计表明这种非线性优化设计具有较好的轨迹跟踪性能，对投放时机也具有较好的鲁棒性。     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

积分时滞过程的非线性比例控制

对积分时滞过程提出一种非线性比例控制算法,该算法只有一个可调参数,简单且实现容易。仿真结果显示该控制结构具有良好的设定值跟踪特性,并且对时滞偏差具有很强的鲁棒性能。最后简要讨论了抗负载干扰的性能。