系统辨识与建模的一种新方法

本文从函数逼近观点研究线性和非线性系统辨 识问题,导出辨识方程,提出用神经网络建立线性和非线性系统的模型．根据函数内差逼近 原理建立神经网络学习方程,给出优化算法．计算机仿真表明新算法计算速度快,具有良好 的推广、逼近和收敛特性．     

线性定常二次性能指标最优调节器的CAD

本文介绍了一个线性定常二次性能指标最优调节器的CAD系统。针对加权矩阵Q、R的选择,本文提出了一种算法,可在连续、离散等各种情况下方便地选择权矩阵。针对代数Riccati方程的求解,本文提出了一个收敛阶为3的矩阵符号函数计算格式及一种用于Schur向量法的新的特征值二次迭代排序算法,并改进了Bauraud的矩阵符号函数加速格式。根据本文提出的算法,用FORTRAN语言构造了一个CAD系统,实际计算表明它具有较强的功能。     

系统盲辩识的矩阵算法

盲辩识是知道系统输出和输入的某些统计特性辩识系统.由系统输出导出辩识系统冲击响应的矩阵方程,建立系统的盲辨识方程.用提出的优化算法(QCGA)解矩阵方程辩识系统.计算机模拟表明提出的优化算法优于奇异值分解(SVD)算法,而新的盲辨识算法为一种快速有效算法.     

Riccati方程子矩阵约束对称解的非精确Newton-MCG算法

采用修正共轭梯度法(MCG算法)求由Newton算法每一步迭代计算导出的线性矩阵方程的近似子矩阵约束(SMC)对称解或者近似SMC对称最小二乘解,建立求离散时间代数Riccati矩阵方程SMC对称解的非精确Newton-MCG算法.该算法仅要求Riccati矩阵方程有SMC对称解,不要求它的SMC对称解唯一,也不要求导出的线性矩阵方程有相应的SMC对称解.数值算例表明,非精确Newton-MCG算法是有效的.     

一类广义Riccati矩阵方程对称解的双迭代算法

研究了一类广义系统控制理论导出的Riccati矩阵方程对称解的数值计算方法．运用牛顿算法将Riccati矩阵方程的对称解问题转化为线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解问题,采用修正共轭梯度法解决导出的线性矩阵方程的对称解问题,可建立求Riccati矩阵方程对称解的双迭代算法．数值算例表明,双迭代算法是有效的．     

求解对偶Riccati方程的矩阵符号函数法

本文介绍一种求解对偶代数Riccati方程正定(负定)稳定(反稳定)解的方法——矩阵符号函数法,给出这些解的唯一存在的充分必要条件和算法实现。     

基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法

为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数（简称“双符号压力函数”）,通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性。     

复杂背景下基于level set模型的头部分割算法

在办公室环境下,往往出现头部因遮挡、光照变化难以分割的情况。针对此类问题,提出基于level set模型的头部分割鲁棒算法。用符号距离函数建立头部level set模型,将头部level set模型与待分割图像符号距离函数的差异项添加到Chan Vese分割方程中,建立新的Euler Lagrange方程。新的Euler Lagrange方程中符号距离函数进化终止,即为头部的分割结果。将提出的分割算法和Chan Vese分割算法用于两人遮挡、加高斯噪声、光照变化三种办公室背景情况下的分割,结果表明提出的分割算法对于以上三种背景情况下的头部分割是鲁棒的。     

一种FIR型内模控制器设计的时域逆序列方法

根据内模控制器是被控对象逆动态逼近的原理，由被控对象的脉冲响应来设计ＦＩＲ型控制器。引入逼近函数序列与残差函数序列来表征控制器对被控对象逆动态的逼近程序，导出了控制器系数矢量应满足的矩阵方程，并以残差函数序列累积平方极小化为准则，给出了妥控制器系数矢量的矩阵ＱＲ分解算法。     

Systolic算法和结构求解代数Riccati方程

本文基于矩阵的符号函数法，提出了一种Ｕ－Ｄ分解算法和脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）结构有效地求解代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程以及用固定大小的方形阵列解决大型问题的方法。     

六自由度并联式机器人拉格朗日动力方程

本文对六自由度并联机器人的动力学问题进行了研究.文中根据一二阶影响系数矩阵,导出了仅依赖于系统的质量分布和几何特性的广义惯性张量和广义惯性功率模型矩阵,建立了多回路系统的拉格朗日动力方程和运动控制方程.最后给出了实例计算.     

一类离散时间代数Riccati矩阵方程对称解的双迭代算法

利用逆矩阵的Neumann级数形式,将在线性二次优化问题中遇到的含未知矩阵之逆的离散时间代数Riccati矩阵方程(DTARME)转化为高次多项式矩阵方程,然后采用牛顿算法求高次多项式矩阵方程的对称解,并采用修正共轭梯度法求由牛顿算法每一步迭代计算导出的线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解,建立求DTARME的对称解的双迭代算法。双迭代算法仅要求DTARME有对称解,不要求它的对称解唯一,也不对它的系数矩阵做附加限定。数值算例表明双迭代算法是有效的。     

Systolic算洁和结构求解代数Riccati方程

本文基于矩阵的符号函数法，提出了一种Ｕ－Ｄ分解算法和脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）结构有效地求解代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程以及用固定大小的方形阵列解决大型问题的方法．     

Riccati和Lyapunov矩阵代数方程解的一种简便快速算法

本文讨论了Riccati和Lyapunov矩阵代数方程解的矩阵符号函数算法。给出了算式、程序框图和算例。     

基于交叉熵及曲线进化的图像分割算法

该文提出一种新的图像分割算法,从目标和背景区域的差异性出发,利用信息论中的交叉熵作为衡量标准,构造能量函数,通过最小化能量即可得到分割结果。在最小化能量函数时,运用最陡梯度下降法导出曲线进化方程,然后考虑噪声的影响提出了改进模型,并用水平集方法来表示此曲线进化方程,利用快速水平集方法来进行数值求解。最后的仿真结果证明了本文算法的有效性。     

多项式非线性系统的并行分布辨识

在状态空间方程中引入输入和状态的多项式函数,以此多项式函数表示非线性因素.为了辨识多项式非线性系统中的各系统矩阵,对于矢量化各系统矩阵组成的未知参数矢量,分别在无约束和有约束条件下采用两并行分布算法求解.在以状态方程等式为约束条件时,将各状态瞬时刻值与由系统矩阵组成的未知参数矢量合并为一个新的优化矢量.对于优化矢量的辨识,给出了并行分布算法的求解过程和迭代式.最后,通过仿真算例验证了所提出方法的有效性.     

线性离散不确定系统区域极点配置的状态反馈实现方法

研究利用状态反馈对线性离散不确定系统进行区域极点配置的问题。导出了一个由离散代数Ｒｉｃａｔｉ方程表示的对线性离散不确定系统进行区域极点配置的充分条件,并给出了一个通过求解该方程来确定状态反馈增益矩阵的算法。     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于并行随机相位旋转的物理层安全算法

针对信号在移动通信长期演进LTE(Long Term Evolution)系统中传输的安全问题,提出了一种物理层并行符号加密算法。该算法在LTE系统模型的基础上引入密钥矩阵E,通过将该矩阵与星座映射后的符号向量进行并行相乘实现加密,确保物理层安全。理论分析和仿真结果表明:在LTE系统中使用该安全算法,在有效保证信号安全性的同时对系统误符号率、峰均比、带宽等性能几乎无影响。     

结合混合符号压力函数的活动轮廓模型

为分割灰度不均图像和各类噪声图像,本文提出了一个结合混合符号压力函数的活动轮廓模型。首先,利用图像的全局和局部信息,根据当前活动轮廓的位置,构造一个混合符号压力函数,该函数通过自适应权值线性组合一个全局压力项和一个局部压力项,得到图像相对于当前活动轮廓的混合压力。然后,结合此混合符号压力函数,构造活动轮廓的演化方程,最后通过交替迭代算法求解模型。实验中采用不同的人造、医学和自然图像对模型进行了测试,实验结果表明,该模型对初始轮廓有较强的鲁棒性,能有效分割灰度不均图像及各类噪声图像,并且相对于其他活动轮廓模型,本文模型具有最好的实验效果。