奇异控制正则化及刚度移置法

基于结构力学中子结构链与 LQ 离散时间控制的模拟关系,本文给出了代数里卡提方程的两种等价表达形式,利用其中的势能列式提出了刚度移置法.采用刚度移置法及适当的变换导出了奇异控制问题的里卡提方程.     

奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络

在线鲁棒随机权神经网络(OR-RVFLN)具有较好的逼近性、较快的收敛速度、较高的鲁棒性能以及较小的存储空间.但是, OR-RVFLN算法计算过程中会产生矩阵的不适定问题,使得隐含层输出矩阵的精度较低.针对这个问题,本文提出了奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络(SVD-OR-RRVFLN).该算法在OR-RVFLN算法的基础上,将正则化项引入到权值的估计中,并且对隐含层输出矩阵进行奇异值分解;同时采用核密度估计(KDE)法,对整个SVD-OR-RRVFLN网络的权值矩阵进行更新,并分析了所提算法的必要性和收敛性.最后,将所提的方法应用于Benchmark数据集和磨矿粒度的指标预测中,实验结果证实了该算法不仅可以有效地提高模型的预测精度和鲁棒性能,而且具有更快的训练速度.     

标准正则化理论的一些推广和应用

在标准正则化理论中建议一类局部相互作用场和自适应正则项。局部相互作用场包括通常的误差项和一窗口函数。窗口的大小，取向和形状可以视具体的应用加以调整。自适应正则项用来处理不连续变化。这两项导致一对称的能量泛函。最简单的梯度下降算法通常在参数变化和有噪声时也很稳定，有效。     

超声逆散射图象重建问题中截断奇异值分解正则化方法研究

为解决超声逆散射成像问题中的非线性性,人们需要反复地求解前向散射方程和逆散射方程,以达到对全场和未知函数的精确近似,从而根据这一未知函数的精确近似,较好地重建物体内部的断层图象.前向散射方程是一个适定的方程组,可以采用通常的方法进行求解;而逆散射方程则是一个不适定性的方程组,即使数据中存在一个微小的误差,都可能引起解的较大偏离,因此,对这个不适定方程组的求解问题是整个迭代算法成功的关键.而在不适定性问题的求解过程中,正则化参数的选取又是非常重要的.求解不适定性方程的传统方法是Tikhonov正则化方法,这一方法的实质是在传统最小二乘方法上加上一个小于1的滤波因子,对于超声逆散射成像问题来说,效果并不太好.本文将截断奇异值分解正则化方法应用于逆散射方程的求解问题中,并对正则化参数的选取方法进行修正.数值仿真结果表明,这一方法配合适当的正则化参数选取,可以更好地滤除噪声,提高重建图象的质量与可信度,同时还可以减小迭代过程中的计算量.     

宽带网中基于正则化模糊神经网络的连接接纳控制

提出了一种宽带网络中基于模糊神经网络的连接接纳控制（CAC）方法,结合了模糊逻辑的语言控制能力和神经网络的自学习能力,通过合理地选择输入语言变量和设计模糊规则学习结果,以使CAC对连接的接受／拒绝作出正确决定,并保证服务质量（QoS）。仿真结果表明,与现有的各种CAC相比,该方法可获得更高的资料利用率,更大的吞叶量和更低的信元丢失率。     

正则化方法在线性SFS问题中的应用

线性ShapefromShading问题(LSFS)是一类特殊的ShapefromShading问题,此时反射图是表面梯度分量的线性组合的函数。文章在待恢复表面平滑和已知光照方向等假定下,把线性SFS问题正则化,并利用Kaczmarz算法求解得到线性方程组。此种方法能处理区域形状不规则和边界条件不完备的情况。文章用Kaczmarz算法给出了一种从不可积向量场求得最接近的可积向量场的方法,该方法能处理区域形状不规则的情况。     

一种获取正则化参数的新方法

提出了一种获取正则化参数的新方法。利用随机理论解决正则解模糊误差能量期望值最小化问题,确定正则化参数。对正则化算子给定为Laplacian算子的情形予以测试,实验结果表明该文的恢复技术比传统方法的恢复性能好,恢复效果接近最佳且性能稳定。     

计算视觉及其正则化方法

以视觉信息处理的理论研究为中心课题的计算视觉,是当今世界视觉研究的主流.它不仅在生物智能中为我们全面地理解视觉创造了条件,而且在人工智能中为我们开发自动图象分析系统奠定了基础.本文扼要地论述了 Marr 的视觉理论和 Poggio 的视觉正则化方法,目的是要说明计算方法是研究人和机器的视觉信息处理的一个自然方法.     

正则化参数求解方法研究

针对BP神经网络算法训练过程中出现的过拟合问题,提出了利用一阶原点矩,二阶原点矩,方差和极大似然估计概念的推广来计算L2正则化中正则化参数λ值的方法。该方法通过对算法数据集[X,Y]中的X矩阵进行运算得到的四个λ值,BP神经网络算法训练时通常采用的是贝叶斯正则化方法,贝叶斯正则化方法存在着对先验分布和数据分布依赖等问题,而利用上述概念的推广计算的参数代入L2正则化的方法简便没有应用条件限制;在BP神经网络手写数字识别的实验中,将该方法与贝叶斯正则化方法应用到实验中后的算法识别结果进行比较,正确率提高了1.14-1.50个百分点;因而计算得到的λ值应用到L2正则化方法与贝叶斯正则化方法相比更能使得BP神经网络算法的泛化能力强,证明了该算法的有效性。     

数值求导的离散正则化方法

数值微分作为一个典型的反问题,在Hadamard意义下是不适定的,即在求导中函数的微小扰动就可能导致计算上很大的误差。本文首次利用目前处理不适定问题的、广为采用且相当有效的Tikhonov 正则化方法,讨论了用离散正则化方法处理数值求导的有关理论和技术问题,包括离散正则解的收敛性、稳定性以及在原始数据误差水平已知和未知情况下的正则参数选取问题,给出了稳定和有效的算法,并在Matlab环境下加以实现,而且进行了成功的数值试验和对比试验研究。理论分析和数值试验表明：利用本文所给给的离散正则化算法求导,具有精度高和数值稳定性好、抗干扰性能强等优点。     

城市规划控制线数据规整处理方法探索与实践*

随着城市建设的不断发展,城市规划管理部门的信息化工作也得到了飞速发展。结合济南市城市规划控制线数据空间管理信息系统的实践,对规划控制线数据现状进行了问题分析,在此基础上,探讨城市规划控制线的数据规整处理的一些新方法,并通过编写算法对数据库进行了优化。算法实验结果分析显示,提出的数据规整处理方法优化完善了控制线数据质量,提高了规划控制线数据的查询效率、准确性和可靠性。     

广义系统的控制与应用综述

介绍了广义系统的基本思想及近年来的发展方向，讨论了广义系统的经济控制、分散控制、鲁棒控制、网络控制，探讨了其在控制工程中的应用，并结合其应用背景给出了广义系统在控制工程中的应用实例。     

广义双线性系统的最优控制

最优控制是自动控制理论的重要研究分支,本文首次对广义双线性系统的最优控制问题进行研究.利用李雅普诺夫稳定性理论和广义李雅普诺夫方程的解来设计最优控制器,使得闭环系统全局渐近稳定且使广义二次性能指标最小.此外,还给出最优化控制器的设计方法,整个设计过程简单,具有较少的保守性,例子表明设计方法的有效性和合理性.     

Singular Perturbation Method for Smart Building Temperature Control Using Occupant Feedback

In this work we propose a framework for incorporating occupant feedback towards temperature control of multi‐occupant spaces, and analyze it using singular perturbation theory. Such a system would typically have to accommodate occupants with different temperature preferences, and incorporate that with thermal correlation among multiple zones to obtain optimal control for minimization of occupant discomfort and energy cost. In current practice, an acceptable temperature set point for the occupancy level of the zone is estimated, and the control law is designed to maintain temperature at the corresponding set point irrespective of the changes in occupancy and the preferences of multiple occupants. Proposed algorithm incorporates active occupant feedback to minimize aggregate user discomfort and total energy cost. Occupant binary feedback in the form of hot/cold or thermal comfort preference input is used by the control algorithm. The control algorithm also takes the energy cost into account, trading it off optimally with the aggregate occupant discomfort. For convergence to the optimal, sufficient separation between the occupant feedback frequency and the temperature dynamics of system is necessary; in absence of which, the occupant feedback provided do not correctly reflect the effect of current control input value on occupant discomfort. Under sufficient time scale separation, using singular perturbation theory, we establish the stability condition of the system and show convergence of the proposed solution to the desired temperature that minimizes energy cost plus occupant discomfort. The occupants are only assumed to be rational in that they choose their own comfort range to minimize individual thermal discomfort. Optimization for a multi‐zone building also takes into account the thermal correlation among different zones. Simulation study with parameters based on our test facility, and experimental study conducted in the same building demonstrates performance of the algorithm under different occupancy and ambient conditions.     

奇异系统的不定号二次型指标最优控制问题

讨论奇异系统的不定号LQ问题 (二次型指标中的权矩阵含有负特征值的最优控制问题). 首先指出问题的可解性, 并给出了问题等价转化为奇异系统的奇异LQ问题的充要条件. 然后基于等价的奇异系统奇异LQ问题, 给出问题存在唯一最优控制—轨线对的充分条件. 最后用一个算例说明结论的正确性.     

广义不确定系统的模糊滑模控制*

研究了广义不确定系统的模糊滑模控制问题。控制结构中采用模糊系统来补偿动态不确定性,利用李亚普诺夫理论,证明了闭环系统的所有状态是全局有界的。     

不确定广义系统的保性能控制

针对一类具有范数有界不确定性的连续广义系统和一种具有时间乘积形式的二次性能指标,研究其状态反馈保性能控制器的设计问题.这种性能指标能够使系统状态响应随着时间的增加更快地趋于零,从而缩短系统达到稳定所需要的时间.文中给出了最优保性能控制器存在的充分必要条件并基于双线性矩阵不等式(BMI)、二次矩阵不等式(QMI)和LMI给出其设计方法,最后利用SDP软件和BMI软件举例说明所得结论的可行性.     

奇异摄动非线性系统的鲁棒自适应控制

应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性判据结合微分几何角线性化理论,给出一种具奇异摄动的可线性化非线性系统的鲁棒自适性控制方法,并给出了仿真实例。