一类非匹配不确定性非线性系统的鲁棒镇定

研究了非线性系统存在非匹配不确定性时控制器的鲁棒镇定问题. 基于对象的模糊动态模型, 提出了一种状态反馈控制器的设计, 给出控制器在建模不确定性等各种非匹配不确定性存在下仍能够镇定非线性系统的一个充分条件. 仿真结果表明了设计方法的正确性.     

计算机支持同步协同工作中应用共享机制的研究

应用共享技术是计算机支持协同工作 ( CSCW)系统中支持同步协作的关键技术之一 .本文详细讨论了计算机支持协同工作中应用共享的实现机制 ,分析了混合式应用共享机制的实现方法 .最后 ,给出了在 MS Windows平台上的一个应用共享的具体实例     

基于统计分析的分阶段进化神经网络方法

基于统计分析和分阶段进化，提出一种新的进化神经网络设计方法．本文方法 的进化过程分三个阶段：第一阶段，首先按训练样本统计特性设计较小规模的神经网络；第 二阶段，引入所有训练样本，在第一阶段的基础上，逐步扩展网络结构，新添加的神经元总 是单独训练并以抵消原网络的输出误差为其训练目标，直至训练网络达到误差要求．第三阶 段，利用统计方法，将网络中非线性变换作用相似的神经元合并，简化网络结构．本文方法 一方面减轻了进化算法的压力,另一方面指出了网络进化的方向使得进化网络的学习过程不 再是黑箱问题．计算机仿真实验表明，该方法是有效的．     

一种新的复杂系统模糊辨识方法

针对一阶Takagi-Sugeno模型辨识复杂系统的困难,提出一种新的模糊模型.这种模 型的结构在一阶Takagi-Sugeno模型的基础上,再进行一次非线性映射.文中运用卡尔曼滤 波算法的模糊神经元网络实现了这种模型.仿真结果表明该方法辨识精度高,且有良好的 实用性.     

Authorware3.0的功能扩展方法

Authorware多媒体开发平台是当前世界公认的优秀多媒体创作软件之一。它采用可视化的编程环境,只要将各种图标像堆积木一样,拖放到编程窗口内的流程线上,构成流程图,就形成了应用程序的“源代码”,程序执行流程一目了然,而且Authorware还提供强大的调试功能。这些特点都很适合广大非计算机专业用户开发多媒体应用软件。除此之外,Auth-orware还提供了丰富的系统变量和函数供用户使用。     

梯级水电系统的优化调度算法研究*

本文提出一种求解梯级水电系统优化调度问题的新算法，能够综合处理离散运行区间，最小启停时间等离散约束以及水库间的水力耦合网络约束。基于实际系统数据的数值验证表明了本算法的有效性和实用性。     

基于神经网络的控制专家系统开发环境的实现

为了充分发挥专家系统与人工神经网络技术两者的优势，支持高效实用的结合型控制专家系统的开发，本文首次提出并在微机上实现了一个以神经网络为核心的控制专家系统开发环境（ＮＥＳＤＥＶ）。可辅助控制领域的工程技术人员，方便、快速、高效地开发基于神经网络的实时控制专家系统。本文将叙述该开发环境的系统结构，规则库－神经网络翻译算法，人机接口技术等内容。     

基于相关性函数和最小二乘的多传感器数据融合

针对目前传感器数据融合过程中,各传感器的可靠度估计困难和测量数据融合结果精度较低的问题,利用模糊理论中的相关性函数,提出了多传感器的相互支持程度计算的新方法,并基于最小二乘原理,对支持程度高的传感器数据进行融合.该方法计算简单,能客观地反映各传感器的可靠程度,不需要知道数据的先验信息.仿真结果表明,相比同类融合方法,该方法获得的结果具有更高的精度.     

对象化模糊Petri网的任务协同分配建模与推理

为解决FPNN/FCPN建模与推理过程中存在模型规模急剧增大、模糊变量颜色化的作用有限、无法表示知识分类等问题,提出了一种改进的对象化模糊Petri网（FPN）建模及模糊推理算法.该算法采用面向对象技术化简规模庞大的模糊赋色Petri网（FCPN）,经简化的FCPN退化为普通的FPN,但是库所中托肯的语义也发生了变化,它不仅表示模糊语言变量的集合,更重要的是它可作为其他FCPN的引用.最后将该算法应用于协同设计环境中任务分配的模糊推理过程,可有效地降低Petri网模型的复杂程度,且对象化FPN模型直观,易于理解.     

基于帧间相关性的盲视频数字水印算法

提出了一种在原始视频中嵌入水印的算法。嵌入的水印由2部分组成:标志水印和信息水印。首先从一段原始视频里随机选出若干视频帧,在这些帧的像素平面亮度分量上固定位置嵌入标志水印,再根据密钥选取其他若干图像块在其离散余弦变换(DCT)直流系数中嵌入信息水印。然后在整段视频的每一小段中重复嵌入水印。提取水印时,只需从整段视频中截取足够包含完整信息水印的一小段视频,通过搜索标志水印快速地选出包含水印信息的帧。然后利用水印帧与前后相邻视频帧之间内容的高度相关性,得到嵌入水印位置像素值的估计,与包含水印信息帧相应位置做比较,提取出水印信息,实现了水印的盲提取。实验结果表明本算法能够抵抗压缩、缩放、帧删除/插入等各种攻击,具有较强的健壮性。