时滞系统的H^∞状态反馈控制

提出求解时滞系统的H~∞状态反馈控制问题的代数方法。基于代数Riccati方程,给出了时滞系统的闭环传递函数H~∞范数小于等于某一给定界γ的充分条件,并通过适当构造Lyapunov函数,证明了闭环时滞系统是渐近稳定的。  

Agent-BDI逻辑

阐述了Agent的形式化描述应该采用含有正规和非正规模态算子的混合模态逻辑为逻辑工具 的观点.建立了Agent-BDI逻辑的代表系统A-BI,讨论了它的语法和语义.特别是给出了非正 规模态算子基于Kripke标准可能世界的新的语义解释,证明了A-BI逻辑系统不但是可靠的, 而且是完备的.A-BI逻辑系统恰当地刻画了信念与意图的本质与内在联系,可作为Agent形式 化研究的逻辑工具.  

具有控制器增益变化的不确定时滞系统的鲁棒H∞控制

1　引言对实际工程控制系统要求具备稳定性及满足一定的性能要求 ,影响稳定性的主要因素有时滞和不确定 .同时 ,控制器的实现由于硬件 (如 A/D、D/A转换等 )、软件 (如计算截断误差 )等原因 ,使得控制器存在着一定的不确定 ,也会造成闭环系统的性能下降或 (和 )稳定性破坏 [1 ]  

Agent的意图模型

意图是Agent的一个不可缺少的意识属性,在决定理性Agent的行为时起着重要的作用.已经有了若干种基于正规模态逻辑的意图模型，但它们存在着严重的“逻辑全知”问题.该文阐明意图不是正规模态算子,并提出了另一种意图模型,它不存在“逻辑全知”问题和其他相关问题(例如，副作用问题等).这种意图模型与Konolige和Pollack的意图模型相比，比较简单、自然,且满足K公理和联合一致性原理,实际上，为非正规模态算子基于正规可能世界的语义表示提供了一种新的方法.  

离群数据挖掘综述*

通过对当前有代表性的离群数据挖掘算法的分析和比较，总结了各算法的特性及优缺点，为使用者选择、学习、改进算法提供了依据。此外，针对高维数据和空间数据中离群检测的特殊性，在现有算法的基础上，分析了高维数据和空间数据离群检测需要注意的一些问题，以便于研究者提出新的有效的算法。  

基于SVG的空间数据的可视化*

研究空间数据在SVG文档中如何进行数据组织及编码，实现地图数据到SVG图形的转换方法，并利用此方法完成校园地图的部分转换和基于此方法提出一个全新的Web GIS体系结构。  

一种前向神经网络快速学习算法及其在系统辨识中的应用

提出一种基于最小二乘的前向神经网络快速学习算法.与现有同类算法相比,该算 法无需任何矩阵求逆,计算量小,较适于需快速学习的系统辨识和其他应用.文中推导了算 法,并给出一种更为简便的局部化算法.系统辨识的仿真实例表明了算法的优良性能.  

基于分类规则树的频繁模式文本分类

基于频繁模式的关联分类是近年来出现的一种分类方法,该方法利用各类别频繁出现的模式构造分类规则,并对新文本进行分类.但现有关联分类方法应用于文本分类时存在两方面不足:一方面,用以构造分类规则的频繁模式仅考虑特征词在文本中出现与否,从而忽视了出现频度;另一方面,当产生的规则数量较多时,为提高分类效率需要进行规则修剪,修剪后的分类准确性明显降低.为此,提出了基于分类规则树的带词频的频繁模式文本分类方法.研究结果表明,词频的引入可以提高关联分类的准确率;而采用分类规则树可使分类时间明显加快又确保不降低分类质量.这两方面的措施弥补了现有关联分类应用于文本分类的不足.与3种典型文本分类方法比较后发现,在低维特征空间中,关联分类的性能优于Bayes,kNN(k nearest neighbor)和SVM(support vectormachines),因此是一种很有应用前景的文本分类方法.  

求解二次分配问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.  

基于单片机测控系统抗干扰的硬件设计

以80C51系列单片机作为下位机的分布式微机测控系统为研究对象，在提出干扰主要窜入渠道的基础上，从供电系统、输入输出通道等方面介绍了抗干扰的硬件设计方法。