基于逆向FD超图的属性闭包求解算法研究

本文对文⑴进行深入分析的基础上给出了正向ＦＤ超图、逆向ＦＤ超图，给出了正向、逆向超图的相互转换算法，并对属性闭包的求法进行了研究，给出了求解关系模式属性闭包的新算法。     

关于混合FD,MVD超图的理论研究

本文分别详细讨论了正向混合超图和逆向混合超图中准路的分类定义及理论。给出了正向混合超图中怀蕴池有关的理论，同时，还部分地给出了逆向混合超图中的与消除冗余有关的几个定理     

关系数据库中MVD超图的讨论

本文提出了ＭＶＤ超图的概念，给出了正向ＭＶＤ超图、逆向ＭＶＤ超图的定义。深入讨论了逆向ＭＶＤ超图、逆向准路（结点）、可人发准路结点、不可分准路结点及最小不可分准路结点等。在此基础上，给出了求解最小不可分结点的闭包算法。     

基于逆向MVD超图的求MVD最小覆盖算法研究

本文详细讨论了逆向ＭＶＤ超图的性质，给出了伪完全等价准路、完全等价准路、子边等价准路等概念。证明了若干个逆向ＭＶＤ超图的化简定理，最后给出了基于逆向ＭＶＤ超图的求ＭＶＤ最小覆盖算法。     

基于逆向超图的“改进的BCNF”的分解算法

该文以逆向超图为工具,讨论了基于超图的BCNF判定和无损联结,给出了基于逆向超图的系模式到改进的BCNF的分解算法。     

基于逆向超图的关系规范化综合算法

本文在文献「１」、「２」、「３」的基础上,给出了内部逆向支超边,外部逆向支超边,外部逆向子超边集,最小外部逆向超图等概念,讨论了在逆向超图表示下如何去掉部分函数依赖关系问题,最后给出了基于逆向超图的关系规范化综合算法。     

基于逆向超图的从模式到“改进的第三范式”的分解

本文以逆向超图为工具,讨论了非必要和非基本属性在超图中的性质,给出了基中超图的泛关系模式到改进的３ＮＦ的分解算法。     

基于逆向FD超图环的全部候选关键字求法

本文通过对逆向ＦＤ超图的环的分类的深入研究，找到了组成候选关键字的属性对应的结点的特征，进而给出了求解全部候关键字的多项式时间的新算法。     

基于社交媒体的关联性用户属性推断

挖掘用户属性对用户建模、用户检索和个性化服务等具有十分重要的意义.已有的相关研究工作都是单独挖掘各种属性,而且忽略了各属性之间的相关关系.提出一种基于超图学习的用户属性推断的方法.在超图中,顶点表示社会媒体中的用户,超边表示用户产生的内容相似性与属性之间的关系.在建好的超图模型上,把用户属性挖掘形式化成一个正则化的标签相似传播问题,可以有效推断得到用户的各种属性.利用从Google+上收集的标记过全部属性的数据集进行了大量的实验,其结果表明了该方法在用户属性挖掘中的有效性.     

基于属性自表达的低秩超图属性选择算法*

针对高维数据具有低秩形式和属性冗余等特点,提出一种基于属性自表达的无监督超图属性选择算法。具体地,该算法首先利用属性自表达特点用其他属性稀疏地表达每个属性,此自表达形式使用低秩假设寻找高维数据的低秩表示,然后建立超图正则化因子保持高维数据的局部结构,最后利用稀疏正则化因子进行属性选择。属性自表达特性确定属性的重要性,低秩表示相当于考虑数据的全局信息进行子空间学习,超图正则化因子考虑数据的局部结构对数据进行子空间学习。该算法实际上考虑数据全局和局部信息进行子空间学习,更是一种嵌入了子空间学习的属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其它对比算法,能更有效地选取属性,并能取得很好的分类效果。     

基于正向响应增强器的反向响应过程控制

在研究反向响应过程内在机理的基础上，引入正向响应增强器来实施对反向响应过程的控制。该方法使反馈信号中的反向分量大大削弱，从而不必考虑反向环节的存在，简化了控制器的设计。仿真结果表明，该方法可用于控制含有一个不稳定零点的反向响应过程。     

非匹配不确定系统的自适应反演准滑模控制

对于一类n阶非线性系统,提出一种自适应反演准滑模控制方法,控制的前n-1步采用自适应反演算法消除非匹配不确定性的影响,在最后一步,为改进跟踪效果,结合了可变边界层的思想,设计了准滑模控制方法,达到系统的n个状态快速收敛的目的.最终系统中不满足匹配条件的部分也具有较好的鲁棒性.与自适应反演线性滑模方法相比具有更好的跟踪性,理论分析证明了控制系统在削弱抖振的同时也能保证稳态精度,仿真实验证明了该方法的可行性.     

Iterative Learning Control Using Adjoint Systems and Stable Inversion

In this paper, we investigate iterative learning control (ILC) for non‐minimum phase systems from a novel viewpoint. For non‐minimum phase systems, the magnitude of a desiredinput obtained by ILC using forward‐time updating and Silverman's inversion are too large because of the influence of the unstable zeros. On the other hand, stable inversion constructs a bounded desired input by using non‐causal inverse for non‐minimum phase systems. In this paper, we first clarify that ILC using an adjoint system achieves the desired input defined by stable inversion. Hence, ILC using an adjoint system is an effective method for the control of non‐minimum phase systems with uncertainty. However, a useful convergence condition of ILC using an adjoint system was not achieved. Next, we develop a simple convergence condition in the frequency domain.