具反应扩散混合时滞Cohen-Grossberg神经网络的指数耗散性

利用扩散算子特性、M-矩阵性质和不等式分析技巧,在不要求神经网络激励函数的有界性、单调性、可微性以及平均时滞有界性的弱保守条件下,研究了一类具有反应扩散混合时滞的非自治Cohen-Grossberg神经网络的实不变集、全局指数稳定性和指数耗散性,并给出了相关的充分性条件.文中所使用的方法摒弃了常规构造适当的Lyapunov泛函的方法,克服了Lyapunov泛函难构造的困难,且得到的结果扩展和改进了其他文献结果.最后给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性.     

基于能量的 Acrobot动态伺服控制

研究了 Acrobot 垂直平面欠驱动机械臂的动态伺服控制问题. 动态伺服控制不同于定点控制和轨迹跟踪控制,而是利用欠驱动系统中存在的周期轨道特性,实现对轨迹的动态跟踪 .首先通过对比单摆运动规律寻找到周期轨道所满足的条件;然后利用 Lyapunov稳定性理论设计反馈控制律,并给出控制律存在的一系列条件;最后分析了系统中存在的奇点及其对收敛性的影响.仿真实验表明了所设计的控制器是有效的.

     

仿 射 非 线 性 系 统 的 能 控 性

研究仿射非线性系统的能控性问题. 利用向量场族对应的积分曲线定义系统的能控性,建立一个新的基于漂移向量场弱泊松稳定的能控性判据,并给出了完整的证明 .利用该结论对定义在紧致黎曼流形上的解析系统,给出了漂移向量场为保守场条件下的能控性的充要条件,并用状态流形的紧致性证明了弱泊松稳定性的几个等价条件.进一步利用保守系统的判据给出了一般仿射非线性系统能控的充分条件,并应用所得结论分析了欠驱动航天器姿态系统的能控性.

     

海明码在视频水印中的应用

通过分析海明码的实现原理,设计一个基于海明码的视频7K印模型,并对诙模型进行程序验证。实验结果表明：基于海明码的视频水印方案能够有效提高7R印的可恢复性、顽健性、可升级性、适用性,但对视频面质有一定的影响。     

睿智之翼——解析09新车Mazda6睿翼

在去年底广州车展轰轰烈烈的新车发布周里,一汽新马自达6睿翼吸引了不少眼球,在介于A级到B级轿车市场中,马自达6成为不少70后、80后的购车首选,而在动力、内饰及音响改装领域,马自达6、新思域更是抢尽风头。今年3月,新马自达6睿翼将正式进店,相比老款马6,睿翼在外观、内饰等方面给我们带来的惊喜不小。     

■ukasiewicz命题逻辑系统中有限命题集的约简理论

在n值■ukasiewicz命题逻辑中提出了命题集Γ的约简理论,引入由命题集Γ所诱导的形式背景的概念,从Γ及其子集的关系出发给出了n值命题逻辑中有限命题集Γ约简的判定定理以及求Γ约简的方法。说明了无穷值■ukasiewicz命题逻辑中命题集Γ的约简可转化为n值情形。     

基于自适应频率规整的鲁棒说话人辨认研究

该文提出了一种基于自适应频率规整的鉴别性特征提取算法。该方法通过对语音频谱的各个频带的鉴别性分析及其量化结果对各个频域进行自适应的频率规整,进行非均匀子带滤波设计提取鉴别性特征;同时在噪声环境下,在特征提取前端进行了预增强处理,解决了测试语音与训练语音失配的问题,保证了特征的正确提取。实验证明,该特征原理简单,稳定性好,对语音内容不存在依赖性,有良好的抗噪性能,并且结合预增强处理是有效的,能够进一步提高辨认系统的识别率和鲁棒性。     

基于向量的并行关联规则挖掘算法

向量处理是计算机的优势,将事务数据库转换为向量矩阵,并对其进行关联规则挖掘,不仅可以充分发挥计算机的优势,而且提高挖掘的效率。基于此思想提出了一种在基于无共享体系结构的计算机上高效并行关联规则算法,详细描述了该算法的思想及实现步骤。最后实现该算法并与CD算法进行了比较,实验结果证明该算法效率较CD算法高,且具有很好的可扩充性,同时保证了挖掘结果的完整。     

金融风暴下，餐饮信息化加速上线

始于次贷问题的美国金融危机已经造成全球经济的大幅下滑,这次危机有可能成为1929年之后最严重的全球性的金融危机。美国联邦储备委员会前主席格林斯潘表示,美国正陷于“百年一遇”的金融危机中,这场危机已经引起了一系列全球性的经济动荡。     

一个用于卷积混合模型的时频分析盲分离算法

提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法.由于信号源与各传感器的距离不同,在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟.该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分析,将其中一个传感器信号作为参考信号,构造了源信号的幅度衰减向量和时间延迟向量.根据语音信号的时频域稀疏性,以这两个向量为特征,在时频域上对传感器信号进行聚类,再通过估计参考信号混合系数来获得源信号时频域表示,进一步得到源信号.该方法可以用于源信号数目大于传感器信号数目的情况.仿真实验证明,算法可以完成欠定情况下卷积混合信号的盲分离,分离结果令人满意.