被动式鱼雷的自适应变换结构制导律设计

针对被动方式下鱼雷－目标的制导参量不能精确已知而引起的制导精度差的问题，本文研究了一种应用于被动式鱼雷上的自适应变结构制导律，并对其进行了理论推导和仿真验证，研究结果表明，该制导律对干扰和参数摄动具有很强的鲁棒性，即使目标机动，仍然具有很高的命中精度。该算法实现简单，便于工程应用。     

基于融合特征MGCC的语种识别方法

为了解决噪声环境下语种识别准确率低的问题，提出一种将梅尔倒谱系数和伽马频率倒谱系数融合的语种识别方法。首先提取语音的梅尔倒谱系数和伽马频率倒谱系数，并依据语种识别中的贡献度对特征进行筛选；接着将特征映射在由梅尔域-伽马域组成的空间坐标系中，以得到梅尔伽马倒谱系数(MGCC);最后，将特征输入深度神经网络中进行语种识别。实验结果表明，所提方法的识别准确率和速度远高于使用单一声学特征及其他语种特征的方法。在纯净环境下，所提方法的语种识别准确率可以达到99.38%,在-5 dB低信噪比环境下也可达到89%以上。这充分证明了所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于动态频带过滤的图像识别

传统的机器学习方法在图像识别和物体检测等方面逐渐被深度学习方法所取代。深度学习中的神经网络容易受到对抗性攻击，需要提高其鲁棒性。为此，过滤输入样本中敏感频段的噪声，以增强网络抵御对抗性攻击的能力。所提出的技术在ResNet50上的分类准确率为95%。     

从抗震减灾到偶然设计状况下的结构安全

土木工程中，结构鲁棒性强调“结构在偶然局部损伤情况下，不致造成与此损伤起因（或其起因程度）不相称的破坏”。     

结合结构与梯度的图像哈希算法

为了提高分类性能和运算效率,提出结合结构特征与梯度特征的图像哈希算法. 该算法对输入图像进行预处理提高算法的鲁棒性,将预处理后的图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量. 利用Y分量的峰顶曲线和峰谷曲线来获取外部结构特征,同时提取峰顶和峰谷的位置信息来构建内部结构特征. 结合外部结构特征和内部结构特征得到图像的结构特征;提取Y分量的横向梯度与纵向梯度来构建图像的梯度特征;将结构特征与梯度特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列. 实验结果表明,所提算法对亮度调整、对比度调整和高斯低通滤波等保持内容的图像处理较稳健. 与已有算法对比,该算法具有更好的受试者工作特性（ROC）曲线和较好的图像分类性能,在篡改检测实验中,该算法可以有效地检测篡改图像.     

基于权重曼哈顿非负矩阵分解的图像修复和聚类方法

当数据中存在大量椒盐噪声时,传统的鲁棒非负矩阵分解方法无法获得更具有鲁棒性的低维特征.为了解决该问题,本文提出了一种更具有鲁棒性的权重曼哈顿非负矩阵分解来修复被污染的数据点以及通过曼哈顿矩阵分解获得鲁棒的特征表示.本文提出的模型可以被看作为非凸非光滑的优化问题,可以通过加速梯优化理论和最小一乘法求其局部最优解.通过对人脸图像ORL数据集加入椒盐噪声,实验结果表明本文提出的算法在图像修复和学习特征表示方面更有效、更鲁棒.     

反装甲车导弹落角约束制导律研究

针对反装甲车导弹打击目标时落角约束要求,研究了两类典型的具有落角约束的导引律。通过在滑模变结构导引律的基础上引入模糊逻辑控制以减小控制量的抖振和系统能量耗损;在比例导引律的基础上引入时变导航系数与偏置项来满足落角约束。对两种改进制导律的有效性进行了仿真校验。仿真结果表明,与变系数偏置比例导引律相比,模糊变结构控制在干扰影响下仍能保持较高的制导精度。     

区间不连续动力系统的鲁棒稳定性

对区间不连续动力系统的鲁棒稳定性进行了研究．引进了区间不连续动力系统鲁棒稳定和区间矩阵稳定的定义，用定性分析方法给出了区间不连续动力系统及区间不连续大系统鲁棒稳定和区间矩阵及具分解的区间矩阵稳定的判据．并给出了数值例子说明结论的有效性．参27．     

无轴承异步电机的自抗扰控制策略

针对无轴承异步电机(BLIM)的逆系统解耦控制性能受负载和参数变化影响的问题,在转子磁链定向逆系统解耦控制的基础上,采用自抗扰控制器(ADRC)替换经典的PID控制器,将BLIM模型中的交叉耦合项、本体参数变化和负载视为"扰动",统一用ADRC的扩张状态观测器(ESO)估测,非线性状态误差反馈控制器(NLSEF)进行补偿。仿真结果表明:采用了ADRC,系统具有较好的动态解耦控制性能;同时,对电机参数和负载变化具有更好的鲁棒性。