RBF neural networks-based robust adaptive tracking control for switched uncertain nonlinear systems

In this paper, a robust adaptive H∞ control scheme is presented for a class of switched uncertain nonlinear systems. Radical basis function neural networks (RBF NNs) are employed to approximate unknown nonlinear functions and uncertain terms. A robust H∞ controller is designed to enhance robustness due to the existence of the compound disturbance which consists of approximation errors of the neural networks and external disturbance. Adaptive neural updated laws and switching signals are deducted from multiple Lyapunov function approach. It is proved that with the proposed control scheme, the resulting closed-loop switched system is robustly stable and uniformly ultimately bounded (UUB) such that good capabilities of tracking performance is attained and H∞ tracking error performance index is achieved. A practical example shows the effectiveness of the proposed control scheme.     

Improved stability conditions for systems with interval time-varying delay

The paper is concerned with the stability of linear systems with interval time-varying delay. Through constructing a new augmented Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) which contains some quadruple-integral terms and estimating the time derivative of the LKF less conservatively, new stability criteria are derived without introducing any free matrices. Moreover, by proving the positive definiteness of the LKF with some integral inequalities, the constraints on some functional parameters are relaxed and the conservatism of the obtained results are further reduced. Numerical examples are also given to demonstrate the effectiveness and reduced conservatism of the obtained results.     

D-2-DenseNet噪音鲁棒的城市音频分类模型

为了提高噪音环境下城市音频分类系统的鲁棒性,提出了一种双特征2阶密集卷积神经网络（D-2-DenseNet）噪音鲁棒的城市音频分类模型.首先介绍了噪音添加和噪音鲁棒处理,阐述了一种双特征互补偿的算法;然后结合2阶密集卷积神经网络与自适应机制提出了一种噪音鲁棒音频分类模型：双特征2阶密集卷积神经网络.模型采用双特征互补偿自适应算法,可在特征提取与模型训练中更有针对性地提取有效音频信息,降低噪音干扰,以提高噪音鲁棒性.最后,基于Dcase2016数据集开展噪音环境下城市音频分类测试.实验结果表明,模型分类准确率分别可达77.12%、75.52%,与基线模型相比,平均分类准确率分别提高了8.51%和10.38%,验证了模型良好的噪音鲁棒性.     

基于无人机倾斜摄影的嘉兴老城区住宅识别

为了应对老城区房屋数据信息不足、获取不便的问题,提出利用无人机（UAV）倾斜摄影测量技术实现老城区住宅自动识别的方法. 根据老城区典型多层住宅的外立面特征,确定出阳台构造、立面朝向和房屋长宽比3个参数控制的住宅判别标准. 通过无人机摄影测量获取嘉兴研究区的密集匹配点云、数字正射影像（DOM）和数字表面模型（DSM）数据. 融合DOM及DSM数据提取单体建筑轮廓,分割出单体房屋点云. 基于RANSAC算法提取房屋立面点云并确定立面朝向,根据立面的点云空间分布判断立面长度及阳台构造. 试验表明,在研究区应用该方法识别典型住宅的准确率可以达到90%.     

基于行车轨迹通信算法

随着城市中汽车数量的大增,汽车与汽车之间的通信系统显得尤为重要。因此互联网在行车过程中起到了重要的作用,其中的车载网便扮演着物物通信的功能。本文提出行车过程中复杂特性的分发算法,首先对多个城市中的汽车进行汽车行动路线的统计与分析,其中包含了通信车辆之间的距离、所连车辆的数量分布以及聚集指标,从结论分析得到车与车之间联系的数量呈现一定的指数分布;并且在小范围内,聚集指标比较高。根据上述特性分,推算出一种车辆行进轨迹数据的分发算法,以便于进行车辆与车辆的实时通信,这样就能大大提高车辆行驶的有效性和降低车祸之间的发生。     

新时代红色文化资源中劳动精神的传承与发展路径

新时代红色文化是为实现新时代中国特色社会主义建设目标所创造出来的先进精神文化和物质文化的结合,它具有时代性、思想性和教育性等特征,在不同时期发挥着特殊的时代价值.新时代红色文化与劳动精神有着主体和载体、显性和隐性、整体和个体的内在关联,为了传承新时代红色文化资源中的劳动精神,政府、社区和学校应协同合作,强化红色文化资源开发与建设,以多元平台传播红色教育和劳动精神,深度融合劳动教育与红色文化.     

镍基合金激光直接制造的显微组织与缺陷分析

采用FGH95镍基高温合金粉末进行激光直接制造工艺实验，研究了不同工艺参数对表面形貌、显微组织和显微硬度的影响。结果表明，成形件表面平整无变形，显微组织为细小而致密的柱状晶。有层内生长和外延式生长两种生长方式。同时对其中出现的缺陷也作了研究分析，得到了优化的工艺参数。     

荧光灯灯头的快速自动化装配方案设计

荧光灯灯头装配的最大特点在于要求速度快、成本低，本文以GB13－02型荧光灯灯光为例，对其装配过程进行了详细的研究。并对灯头的自动化装配单元中装配动作最多的装配工位提出了合理的设计方案，为实现灯头快速自动化装配打下了基础。     

尿素醇解法合成氨基甲酸乙酯的研究

对尿素醇解法合成氨基甲酸乙酯工艺进行了系统地研究,全面考察了反应温度、原料配比、反应时间及搅拌速度等因素对反应性能的影响。研究发现在反应温度为140℃,乙醇与尿素的摩尔比为4∶1,反应3.5 h,氨基甲酸乙酯最高收率为79.2%。     

小型水库管理模式探讨

我国小型水库数量众多、分布广泛,是水利工程体系和农业基础的重要组成部分。这些小型水库普遍存在工程标准低、质量差、管理设施不全等问题。随着全国大规模开展了病险水库除险加固工作,这些问题基本得到解决,但是小型水库运行管理方面的要求也愈加严格。本文主要探讨在新形势下,采用什么样的管理模式,能够使小型水库更好地安全运行和发挥应有的效益。