S-粗集与数据挖掘单位圆特征

给出单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)的结构。单向S-粗集与单向S-粗集对偶是改进Z.Pawlak粗集得到的,单向S-粗集与单向S-粗集对偶具有动态特性。给出单向S-粗集、单向S-粗集对偶与Z.Pawlak粗集的关系。S-粗集具有三类形式:单向S-粗集、单向S-粗集对偶、双向S-粗集,利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶,给出数据内挖掘、数据外挖掘概念,给出数据内挖掘的外同心圆定理、数据外挖掘的内同心圆定理,并给出其应用。S-粗集是粗集理论与应用研究的新分支。     

基于加权数据融合和相关性的微型电子测压器改进的动态校准方法

为确保微型电子测压器在高温、高压、高冲击的实测环境中的测试精度,缩短校准周期,设计了模拟火炮膛内压力环境下的微型电子测压器动态校准系统,并从"虚拟"标准测试系统的建立和测压器动态灵敏度的计算两方面介绍了原始和改进的动态校准方法.对比分析其结果可知,改进的动态校准方法不仅能提高微型电子测压器的测试精度,而且能有效缩短校准周期,从而验证了改进的动态校准方法的可行性和合理性.     

一类不确定Lur'e奇异系统的可靠鲁棒H_∞跟踪控制(英文)

The problem of reliable robust H_∞tracking control for a class of uncertain Lur'e singular systems is studied.A practical and general failure model of actuator and sensor is considered by using convex polytopic uncertainties to describe control surface impairment.Some sufficient conditions are presented for the case of actuator,sensor and control surface failures in terms of linear matrix inequalities (LMIs).The resultant control systems are reliable in that they guarantee closed-loop system robust stability with H_∞performance and the output tracking the reference signal without steady-state error when all control components are operational as well as when some control components experience failures.Finally,a numerical example is given to show the effectiveness of the proposed methods.     

表面改性四针状纳米ZnO结构与气敏性能研究

将4种质量分数(5%,10%,20%,30%)的Co(CH3COO)24H2O混合到四针状纳米ZnO原料里,采用超声化学浸泡法制备出表面改性四针状纳米ZnO颗粒。通过XRD和TEM分析了表面改性四针状纳米ZnO结构的物相和形貌特征。随着Co(CH3COO)24H2O质量分数增大,Co3O4相明显出现,Co3O4相沉积在ZnO表面上。研究表明:以表面改性四针状纳米ZnO粉末为原料制备的厚膜气敏元件,与纯ZnO气敏元件相比,Co(CH3COO)24H2O质量分数为5%的气敏元件对酒精和甲醇有较高的灵敏度,并讨论了表面改性对气敏性能的影响。     

Pt/Pd对WO_3燃气敏感元件的影响

在WO3粉体材料中加入Pt,PtO2,Pd,PdCl2,以恒温600℃烧结1h制成旁热式厚膜可燃性气敏元件。采用静态电压测量法,研究了元件的加热电压与元件灵敏度的关系。实验结果表明:WO3元件掺入质量分数为0.5%的Pt/Pd,在加热功率为600 mW时,能提高元件的灵敏度2~10倍。     

WO_3掺杂NiO的气敏性能研究

用水热法制备出NiO纳米粉体,对其进行了WO3系列掺杂。利用XRD对产物晶相结构进行表征,测试了掺杂材料的气敏性能。结果表明:适量WO3的掺杂明显改善了NiO材料的气敏性能,其中,掺杂质量分数为6%的气敏元件性能最好,350℃时对Cl2的灵敏度可达到37.5,200℃时对H2S的灵敏度可达30.4。说明该元件在不同温度下对不同气体具有选择性,且该元件对H2S响应恢复快。     

广义双线性系统的终端滑模控制

研究广义双线性系统的终端滑模变结构控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,运用Lyapunov函数方法,给出广义双系统的终端滑动模超出面,设计相应的终端滑模变结构控制器,使得闭环系统渐进稳定,实现滑动模运动,保证系统状态在有限时间内到达平衡点,得到广义双线性系统全局稳定的充分条件.所给的可行性算例,说明这一方法的有效性与可行性.     

SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法

提出一种新的SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法.首先选用练训样本的均值图像作为标准图像,把训练样本投影到标准图像经奇异值分解产生的基空间中,其次提取投影系数矩阵左上角信息作为初步特征,最后再采用LDA分析方法降维提取最终的特征.该方法解决了奇异值分解用于人脸识别基空间不一致的固有缺陷,同时又增加的特征的类别信息,也避免了LDA的小样本问题.在ORL与CAS-PEAL人脸库的实验结果表明了该方法的有效性,同时对光照有一定的鲁棒性.     

广义系统的时滞依赖静态输出反馈控制

针对一类不确定线性广义时滞系统,给出了静态输出反馈控制器的设计方法.首先基于标称广义时滞系统的稳定条件,以受限线性矩阵不等式形式,给出闭环广义时滞系统正则、无脉冲且渐近稳定的充分条件,同时利用受限矩阵不等式的可行解给出静态输出反馈控制律的一个参数化表示;其次,利用矩阵的正交补,把求受限线性矩阵不等式的可行解问题转化为求严格线性矩阵不等式(LMIs)的可行解;最后应用数值实例说明了所给方法的有效性和正确性.     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.