信号Lipschitz奇异性的计算与分析

该文从Lipschitz奇异性的定义出发,根据信号与噪声的奇异性指数α的不同,推导出了小波变换系数点是噪声点还是信号点的判别法,也为计算Lipschitz指数提供了一个简单可靠的方法。仿真结果证明,该方法对于信号去噪能起到良好的效果。     

基于遗传规划的复杂过程优化控制策略

根据工业过程优化控制的多目标特性和连续生产平稳性的要求，提出了一种基于遗传规划的优化控制策略．该策略将复杂过程的优化控制看作一个多步的状态转移过程，在生产过程单目标参数辨识模型基础上，通过多步综合评判算法实现了过程多目标的综合评判，在最终的评价函数中引入了对过程状态波动性的惩罚项．遗传规划个体采用由若干时序关系运算符连接形成的链式结构，简化了进化求解过程，有利于指令在控制器上实现．进化得到的最优解是一个多步的过程控制方案，一方面通过调节控制参数使过程状态趋于最优；另一方面又保证参数变化不会过于剧烈，保证连续生产过程平稳．运用该优化控制策略在密闭鼓风炉熔炼过程进行模拟优化和实际应用，结果表明该方法能够实现熔炼过程工况的优化，有利于保持连续生产过程的稳定性．     

论包装专业计算机导论课程的网络辅助教学

传统的课堂教学模式存在着许多弊端,而网络辅助教学却能够有效辅助课堂教学,并使学生达到自主学习、探究问题、交流协作、个性化学习等要求。因而在包装专业计算机导论课程教学中实行了网络辅助教学,并在以下方面进行了实践:构建网络辅助教学平台,为网络辅助教学奠定基础;了解学生的计算机基础,根据学生程度确定教学重点;提出教学任务,培养学生自主学习、自主探究的能力;开展主题讨论,促进师生、生生之间的交流互动;实行网上答疑,进行有针对性的辅导;更新和补充网络教学资源,保持资源的时效性和高质量;进行在线测试,帮助学生自我检查。实践证明:网络辅助教学与课堂教学是有益的共存与互补关系。     

铅锌烧结过程的集成建模方法及智能优化算法

以铅锌烧结过程的集成建模和优化控制为背景 ,首先集成主元分析、神经网络、模糊专家系统等多种方法 ,建立了铅锌烧结过程的综合工况模型 ,然后根据综合工况模型预测的结果 ,采用聚类搜索混沌遗传算法获得最优的操作参数 ,给出操作优化指导 .本文提出的集成建模方法与操作优化算法 ,很好地解决了多输入多输出复杂工业过程的建模和优化控制问题 ,在铅锌烧结过程的生产中产生了显著的效益     

基于峰值变换的信号稀疏表示及重建

压缩感知(CS)近年来的出现引起了学术界的极大关注,其要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏的表示。该文针对信号本身及小波变换下均不稀疏的情况(如线调频信号),结合峰值变换(PT),提出了PTCS的信号压缩感知算法,对于PT变换产生的峰值变换点序列采用可逆数字水印中的数值扩展方法,将峰值变换点序列嵌入测量信号中,避免了由于引入PT变换而额外增加测量点。通过PT变换,可以将不稀疏的小波系数变为稀疏系数,从而大大提升信号重构效果。仿真结果表明,该文提出的PTCS算法恢复信号与已有的基于正交匹配追踪算法的CS算法相比较,恢复信号质量有着较大的提高。     

明渠网络中基于带权Lyapunov函数的边界反馈控制稳定性

以描述明渠非定常流的一维模型——Saint-Venant方程为基础, 对由两段渠道串联构成的梯级河道网络, 以加权熵函数构成其Lyaponov函数, 基于该Lyapunov函数证明了在一定的边界反馈控制作用下, 闭环系统在平衡点的一个邻域内是渐近稳定的.     

小波模极大值点的信号稀疏表示及重建

作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示。本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法。该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输。解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号。仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显。