Institution理论中一个提升函子的余连续性和连续性

本文将[1]一个重要定理（见本文命题2）提升为一个函子F：Insc→(Thc)op，并得到了该函子的余连续性和连续性。这为计算机的共享程序的安全调用以及模块化程序的再用技术的实现提供了一定的理论依据．同时也构造了一个liberal理论范畴TH1，这为“逐步求精”法处理参数化数据类型提供了依据，并且将命题2推广到TH1上。     

基于限制容差关系的集对粗糙集模型

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。对于不完备信息系统,目前也有了多种扩充方法,如基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等的扩充。但是,这些扩充也都存在一些局限性。本文用集对分析的方法,定义了一个集对α相似限制容差关系,提出了一种基于限制容差关系的集对粗糙集模型。这种模型是限制容差关系的扩充粗糙集模型的推广和改进,既保留了原有扩充模型的优点,又可以通过对相似程度α的调节和控制,在保证这种容差类划分的准确性的同时,增加了其灵活性,更适于大型不完备信息系统的处理。     

时延MPC自主车辆协同控制算法与仿真

协同自适应巡航控制（CACC）系统中车辆纵向运动的上下位分层控制器结构,上位控制器采用状态空间模型预测控制算法,利用期望距离以及车辆与环境的实时信息决策出被控车辆运动的期望加速度。下位控制器根据期望加速度,求解发动机节气门开度或制动压力。车辆的执行器时延会对系统的稳定性产生很大的影响。根据动态矩阵控制算法对纯滞后对象的补偿作用,提出一种改进的模型预测控制算法,并与PID控制算法（下位控制器）相结合形成自主车辆纵向运动的上下位分层控制器,以补偿车辆的执行器时延带来的影响。通过SIMULINK/CARSIM联合仿真平台对所设计的算法进行了仿真研究,仿真结果表明所设计算法减小了CACC系统车辆在跟随过程中的速度跟踪误差以及间距误差,提高了系统的稳定性法。     

一种眼睛定位和状态分析方法

基于计算机视觉处理的方式大多都是通过分析眼睛的状态来判断驾驶员的疲劳状态,其中,眼睛的精确定位和眼睛状态的准确分析是关键环节。提出一种有效的眼睛精确定位和眼睛状态分析方法,通过在自然环境下先检测出人脸,然后进行眼睛的精准定位和眼睛状态分析。首先,使用等亮度线方法进行眼睛区域精确定位和图像预处理,然后使用数学形态学方法分析眼睛的状态。实验结果表明,该方法能很好地反应出眼睛的变化状态,有较高的准确性,能满足疲劳检测的应用要求。     

分布式随机离散事件系统的模式故障预测EI北大核心CSCD

本文以随机自动机为模型,研究分布式随机离散事件系统的模式故障预测问题.首先根据分布式随机离散事件系统的分布特性对模式故障协同可预测性概念进行形式化,并通过构造模式故障识别器来识别系统中发生的模式故障.然后,构造一个模式故障协同预测器,提出一种基于协同预测器的具有多项式复杂度的算法,得到关于分布式随机离散事件系统模式故障协同可预测性的充分必要条件,实现对分布式随机离散事件系统的模式故障预测.     

分布式加权离散事件系统的协同可测性

针对状态转移会携带对应定量信息的分布式系统的可测性问题以加权自动机为模型,研究其协同可测性。首先对分布式加权离散事件系统的强协同可测性和弱协同可测性进行形式化;随后提出基于各分站点观察器构造协同观察器的算法,并得到分布式加权离散事件系统强协同可测性和弱协同可测性的充要条件;最后,给出协同可测性在无线传感器网络系统的一个应用实例。     

正则序类逻辑Institution的Lawvere定理及其初始与终结语义

主要考虑了以下3个问题:(1) 通过将正则序类理论态射(延拓为多类型理论态射,得到了模型函子( )·和( )#都与(可交换的结论;(2) 获得了正则序类逻辑Institution的Lawvere定理;(3) 讨论了正则序类逻辑Institution中合并理论与各因子理论的初始和终结语义.     

基于RFID的物流装备信息监控网络平台设计

集装箱是全球物流运输的核心装备,全球国际货运90％以上都是通过集装箱完成,目前集装箱运输的智能化和信息化技术落后,从而导致物流效率低、海关通关效率低且做不到实时可视化监控。文中基于射频识别和嵌入式微控制器技术开发了用于托盘和集装箱等物流装备的智能数据采集终端,进而设计了基于智能集装箱的现代物流装备物联网系统平台。该平台的广泛应用使现代物流系统的整个供应链信息流畅通,实现了可视化监控,大幅度提高了现代物流效率。为行业应用提供智能集装箱成熟产品和技术方案。     

模糊粗糙集的相似度量和相似性方向

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。相似度量的研究是模糊集理论与粗糙集理论的热点问题之一。文章提出了一种更精确、更合理的相似度量方法,讨论了它的一些性质。然后,在此基础上提出了模糊粗糙集的相似性方向的概念,用于比较两个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小,并给出了一个关于相似性方向的判别函数。这在近似推理、模式识别和决策分析等领域有着广泛的应用。最后,通过一个实例,分析说明了这种相似度量方法和相似性方向的判别方法是更合理更有效的。     

基于集对分析方法的不完备信息系统的扩充粗糙集模型

目前对不完备信息系统的扩充主要有基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等方法。集对分析方法是研究集合之间相互关系的一种新理论,它在处理个体之间确定性联系和不确定性联系方面已经得到了广泛的应用。本文运用集对分析方法,先分析了现有的扩充粗糙集模型所存在的局限性,然后通过引入个体之间的集对联系度概念,提出了两个基于集对分析方法的扩充粗糙集模型。它们既保留了限制容差关系扩充模型的优点.又丢弃了现有的扩充模型的局限性。最后,通过实例说明这两个基于集对分析方法的扩充模型对不完备信息系统的处理更加合理、可行、有效。