Lax-Wendroff差分法在高速互连线分析中的应用

将Lax-Wendroff差分法用于互连传输线的分析，充分地利用了电报方程结构特性，给出了能够有效应用于互连线分析的二阶精度的Lax-Wendroff差分格式．通过数值实验将本文方法同特征法及快速傅里叶变换(FFT)法进行了比较．这种直接的时—空离散数值方法可应用于包括非均匀传输线在内的一般的互连传输线的瞬态分析，计算效率近于特征法，但适用范围要广得多．     

离散混沌系统的小波模型和定量分析

 本文对一类离散混沌系统提出一种新的多分辨小波模型.利用小波时频局域化特性确定最初的小波模型,根据匹配寻优准则选择最小的模型结构.模型的降维分解结构消除了张量积构造多维小波基在高维空间中的"维数灾"问题.仿真研究不仅表明了该方法辨识混沌系统的有效性,还计算了模型的动态不变量,并与原系统进行了比较.     

时滞不确定系统的鲁棒容错控制

本文考虑了线性时滞系统的容错控制问题，给出了时滞系统对传感器失效具有完整性的一个充分条件，并推广到执行器失效的情况，进而考虑了参数不确定系统的鲁棒容错控制问题，给出了鲁棒容错控制时滞系统的设计方法及步骤，并用设计实例及仿真结果验证了这种方法的有效性．     

径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法

从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发，给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法．该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现．把RBF网络用于非线性系统在线辨识，仿真结果显示了本文方法的有效性．     

基于传递函数的高速互连线串扰分析

针对互连线系统在高速信号激励下产生的串扰问题,导出高速互连线的时域分布参数系统模型,建立从激励电压到攻击线末端和受害线两端电压相应的传递函数,从系统的角度研究串扰噪声问题。仿真结果表明了该方法的有效性,与数值方法相比更具有一般性。     

不确定时滞系统执行器故障模式下的满意容错控制

针对含有不确定参数的离散时滞系统,在执行器增益故障情况下,研究了含时滞记忆的状态反馈满意容错控制器的设计问题.在采用合理的执行器故障描述条件下,分别给出了无外界扰动输入时含有时滞记忆和无时滞记忆状态反馈鲁棒容错控制器的存在条件;进一步给出了在H∞扰动衰减指标约束下,含有时滞记忆和无时滞记忆状态反馈鲁棒容错控制器的设计方法.仿真算例验证了该方法的有效性.     

一类不确定非线性切换系统的鲁棒容错控制

研究一类不确定非线性切换系统的鲁棒容错控制问题.当执行器失效或部分失效时,利用Lyapunov函数法建立切换闭环系统混杂状态反馈容错控制器存在的充分条件;然后运用线性矩阵不等式将鲁棒容错控制器设计问题转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题,从而借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱求解;最后通过数值算例验证了所提出设计方法的有效性.

     

基于KPCA-PNN的复杂工业过程集成故障辨识方法

针对核主元分析方法在复杂工业在线监控过程中易出现的核矩阵KKK难以计算和初始故障源难以辨识的问题,提出了一种基于核主元分析和概率神经网络的集成故障辨识方法．首先通过特征样本提取方法预处理工业数据集,然后采用核函数主元分析的Hotelling统计量T2和SPE方法检测故障,采用核函数梯度算法定义了两个新的统计量CT2和CSPE,计算了每个监控变量对统计量T2和SPE的贡献程度,并提取了故障特征．最后,利用概率神经网络技术进一步从关联故障特征中辨识出初始故障源．将上述故障诊断方法应用到TennesseeEastman（TE）化工过程;多种故障模式下的仿真结果显示,该方法能够有效地检测并辨识出多种故障类型．     

基于Levenberg-Marquardt算法和最小二乘方法的小波网络混合学习算法

本文针对小波网络现有学习算法的不足,把Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法)和最小二乘算法有机地结合在一起,提出了一种新的小波网络混合学习算法.在该混合算法中LM算法用来训练小波网络的非线性参数,而最小二乘算法用来训练线性参数.最后以辩识一个混沌系统为例进行了数值仿真,并与改进的BP算法和单纯LM算法进行了比较,结果说明了所提算法具有很好的收敛性能和收敛速度.     

基于高阶MARKOV链模型的数字图像隐写安全性评估方法研究

当前隐写分析算法多利用载体高阶统计特性进行分析,因此如何准确反映隐写对载体高阶统计特性的影响,即对隐写算法统计安全性进行合理评估是隐写研究的重点之一。文章提出数字图像隐写高阶Markov链统计分布模型,在对常用图像扫描方法所构成的高阶Markov链包含相邻像素相关性信息的程度进行比较后,采用Hilbert扫描方式构建数字图像n阶Markov链模型,进而研究隐写对该模型经验矩阵的影响,提出数字图像隐写统计安全性的n阶Markov链测度,并证明其有界且在特定情况下与ε-secure安全性指标等价。实验说明了文章所提模型经验矩阵在隐写前后的改变情况,统计分布测度比较实验证实了该模型统计分布测度较ε-secure安全性指标和图像Markov链模型统计分布测度对隐写引起载体高阶统计分布改变的反映更为充分。