Output feedback controller for polytopic systems exploiting the direct searching of the design space

This paper deals with the problem of designing a robust static output feedback controller for polytopic systems. The current research that tackled this problem is mainly based on LMI method, which is conservative by nature. In this paper, a novel approach is proposed, which considers the design space of the controller parameters and iteratively partitions the space to small simplexes. Then, by assessing the stability in each simplex, the solution space for design parameters is directly determined. It has been theoretically proved that, if there exists a feasible solution in the design space, the algorithm can find it. To validate the result of the proposed approach, comparative simulation examples are given to illustrate the performance of the design methodology as compared to those of previous approaches.     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

An adaptive tracking problem for a family of retarded time-delay plants

Most of the existing switching control techniques are developed specifically for finite-dimensional linear time-invariant (LTI) systems. In many practical applications, however, it is essential to take time delay into consideration in the modelling as the control system can be highly sensitive to delay. In this paper, a multi-model switching control algorithm is proposed for retarded time-delay systems. It is assumed that the plant is represented by a family of known multi-input multi-output, observable, LTI models with multiple delays in the states, and that corresponding to each model in the known family, there exists a high-performance finite-dimensional LTI controller. In addition, it is supposed that a bound on the magnitude of the external inputs and disturbances is available. It is then shown that the proposed switching controller can stabilize the uncertain system, and that under some mild conditions, output tracking can be achieved in the given problem setting. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

不确定多变量系统控制的多模型设计方法及其在造纸机控制中的应用

本文用有限个时不变模型描述不确定多变量系统,给出了一种鲁棒控制器频域设计方 法,使得由控制器和任一模型构成的单位反馈系统都达到闭环的稳定性、渐近调节和跟踪、弱 相互耦合以及期望的瞬态特性.该方法应用于造纸机的多种纸张的定量和水份控制,获得了 令人满意的效果.     

模糊环境的表示及机器人轨迹规划

本文利用模糊集理论，提出一种非确定环境的描述方法，并且针对机器人在该类环境中的避障轨迹规划，建立了相应的决策函数和规划策略，最后，给出在ＰＣ－３８６计算机上的仿真试验结果。     

不确定控制系统的输出反馈镇定

本文研究具有匹配和非匹配不确定性系统的输出反馈镇定。在对不确定性的增长性作适当限制的条件下，利用本文引入输出反馈严格正实系统的概念，构造了保证团环系统在开球Ｂ上或在Ｒ＾ｎ上指数式稳定的光滑或解析输出反馈控制律。     

时滞不确定系统的鲁律性分析

此文利用解的估计方法和比较定理，研究了线性时滞不确定系统的鲁棒性问题，得到了用状态反馈来镇定这类系统的充分条件，并给出了此类系统具有任意希望的鲁棒性条件．     

基于四阶累积量的到达频率差估计算法

研究了基于四阶累积量的到达频率差估计算法，并给出了该算法的离散实现方法。该算法利用高阶累积量的特性，在相关的噪声环境下，对到达频率差作出了精确估计。仿真结果验证了该算法的有效性。     

动态不确定多输入多输出系统的变结构鲁棒控制

本文仅利用输入输出数据给出了一种动态不确定多输入多输出系统的变结构控制器设计机制，控制系统的设计中引入了一个严格正实的模型．应用适当逻辑切换的状态变量滤波器实现变结构控制．证明了所提方案能保证全局输出有界稳定并能实现滑模控制和渐近跟踪参考模型的输出．该设计方案对结构不确定性具有一定的鲁棒性．仿真结果表明了所提方案的有效性．