On formalism and stability of switched systems

In this paper,we formulate a uniform mathematical framework for studying switched systems with piecewise linear partitioned state space and state dependent switching.Based on known results from the the...     

Identification of Hammerstein systems with asymmetric dead-zone nonlinearities using canonical parameterized model

A non-iterative identification method with parameterization of the unknown dead-zone is proposed for Hammerstein systems in presence of asymmetric dead-zone nonlinearities.The canonical parameterized model which is a single expression without segmentation is utilized to describe the dead-zone,based on which a universal-type parametric model can be established to approximate the entire system.This model can be established without separating the nonlinear part from the linear part.The dead-zone parameters and the coefficients in the linear transfer function can be estimated simultaneously according to the proposed algorithm.Numerical experiments are presented to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

今天的C程序设计课教什么,怎么教——兼议《从问题到程序》的修订

<正>1为什么讨论C语言我们都知道,C语言开发于二十世纪70年代,在目前广泛使用的语言中属于老字辈。今天有许多更新更时髦的语言。如直接作为C后代的C++和Object-C;希望作为C++改良版的Java、C#等;还有已在系统开发领域,特别是在网络应用领域占据重要地位的各种"脚本语言",如     

论色彩心理学在环境艺术设计中的应用

本文主要讨论环境艺术设计中如何利用色彩心理学进行色彩设计,安置基调色、配合色以及各种色彩的调配。     

基于改进BP的GDP预测研究

GDP时间序列具有线性和非线性的双重特征,所以传统统计预测方法、神经网络方法和集成预测方法都在预测分析时准确性不高,误差较大。文章提出由GDP时间序列,找出只具有非线性特征的GDP年增量百分比序列,以此建立基于BP的预测模型,对我国的GDP进行预测,仿真实验表明,改进的BP模型预测准确率明显优于目前的ARIMA-BP集成模型及单一BP模型的预测准确率,从而证实了改进的BP模型用于GDP预测的有效性。     

一种改进的灰度预测模型

灰色预测模型通常是GM模型,但预测精度有时不令人满意。在对模型GM做了进一步研究的基础上,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型,并从理论上证明了这种模型可以有效提高建模数据序列的光滑度。最后把此方法应用于东部某镇GDP的建模中,试验结果表明该方法是可行且有效的,所建模型的精度优于传统GM（1,1）模型的精度。     

基于神经网络的特征分析在烟叶分级中的应用。

通过数字图像技术可以自动提取烟叶的颜色和形状特征,而不同特征值对分部位、颜色和等级的决定程度不同,文章结合广义回归神经网络定性分析各种不同特征对部位或颜色分级的影响,分别得到对分部位、颜色和等级有决定影响的特征量,通过建立不同神经网络得到最终等级。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

一种基于遗传算法的模糊关联规则挖掘方法

文中提出了一种基于遗传算法的生成隶属度函数的方法,该方法通过遗传算法对初始种群进行优化,获得一个适应度较高的隶属度函数编码,然后再根据机场噪声数据的实际标准对优化后得到的隶属度函数进行修正,进而得到梯形分布的隶属度函数编码.最后通过得到的隶属度函数对数据进行模糊化,并采用FP-trees算法生成模糊关联规则.该文针对数量型属性提出了这种方法,它的优点是能够使通过遗传算法得到的较优的隶属度函数更加适用于实际的数据集.     

基于双正交小波和加权NLDA的人脸识别

文章针对基于零空间线性判别分析方法在高维多类别的人脸识别应用中存在的“次优性”和“效率低”两个问题,提出了一种改进方法.该方法用加权函数重新定义类间离散矩阵以减弱边缘类带来的不良影响来改善次优性问题;并对图像进行双正交小波分解来降低分辨率以到达提高效率的目的.最后在ORL人脸库上进行了实验,通过实验确定了最优加权系数和小波分解的最佳层数,并验证了该方法比基于零空间线性判别分析方法有更高的效率和识别率.