一类时滞线性系统的鲁棒非脆弱控制器设计

基于线性矩阵不等式（LMI）方法,研究一类时滞线性系统的鲁棒非脆弱控制器的设计问题.在假定控制器增益扰动范数有界的前提下,对不确定时滞线性系统设计了鲁棒非脆弱状态反馈控制器,同时以一个LMI的形式给出了状态反馈控制器存在的充分条件,而且该LMI是与时滞相关的,因而具有较小的保守性.数值例子证明了该设计方法的有效性和可行性.     

整合Agent与语义Web服务

目前的语义web服务方法和标准提供了很多由Agent平台操纵的基础设施,这有利于Agent与语义web服务的结合。本文分析了语义web服务与Agent之间的关系,提出Agent的主要角色是用来封装用户的意图,协调用户的目标,并最终调用web服务.我们利用当前的Agent技术与语义web服务技术,设计出自己的平台,整合了Agent BDI模型与语义Web服务。     

HEAT TREATMENT STRENGTHENING EFFECTS OF RARE EARTHS ON Mg—9Al ALLOY

Mg-9Al-xRE magnesium alloys were studied, where, x is 0, 0.4. 0.8. 1.2 and 1.6% (in weight percent, wt%), respectively. Influence of rare earths (RE) on microstructure and strength in both T4 (solute heat treatment) and T6 (solute heat treatment and artificial ageing treatment) were investigated. Strength of specimen was tested at ambient temperature. The micro structure was analyzed by optical microscopy, scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction analysis. RE additions improved T4 tensile strength of the treated alloys. Small addition (0.4wt%) of RE greatly improved the strength of ageing treated (T6) Mg-9Al alloy, but further additions caused decreasing.     

基于三相四线制三电平有源滤波器的简化三维空间矢量调制策略研究

三相四线制中点箝位(Neutral-Point Clamped,NPC)型三电平四桥臂有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)采用三维空间矢量调制(3-Dimensional Space Vector Pulse Width Modulation,3D-SVPWM)策略可以高效地改善电能质量,减...     

固溶-冷速-时效对TC4-DT合金力学性能的影响

本文以Ti6Al4V-DT (TC4-DT)为研究对象,分别对其进行不同方式的固溶、冷却和时效处理,利用金相显微镜、拉伸试验机研究其显微组织、强度和塑性的变化,结果表明：强度和塑性的主要影响因素为固溶温度和冷却方式。在α+β两相区和单相区固溶并在580℃时效8小时,可以分别得到双态组织和片层组织,相变点以下随着固溶温度的提高,初生α相含量明显减少,且强度和塑性在两相区固溶更优;相变点以上固溶时,冷却速率降低会使α相片层粗化,抗拉强度和屈服强度逐渐降低;在两相区固溶α相尺寸随着时效温度升高而增大,在低温时效时,由于α相的弥散强化作用使得合金强度较高。TC4-DT合金在α+β两相区860℃/1.5h固溶,550℃/8h时效处理,在空冷的状态下,可获得合金强度（1017MPa）、塑性（伸长率22%）匹配良好的综合性能。     

输油泵模糊控制器的设计及优化

由于大容量输油泵系统存在严重的非线性和时变性, 管道流量、输油泵入口压力及出口压力三个参数之间又存在耦合关系, 采用传统的PID控制器难以实现对流量、入口压力、出口压力的良好控制. 针对输油泵系统的特点, 提出了一种由两个模糊控制器组成的输油泵控制方案, 并应用改进的遗传算法对隶属函数和融合因子进行了优化. 仿真结果表明, 该控制器能够对管道流量、入口压力、出口压力进行协调优化控制.     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

基于双层反卷积的宽场荧光显微图像盲复原*

针对宽场荧光显微图像盲复原中的不适定性和细节模糊问题,提出了基于双层反卷积的宽场荧光显微图像盲复原算法,该算法通过双层反卷积,结合图像金字塔,实现了由粗略到细致的图像复原。为抑制不适定性,外层反卷积采用全变分模型,对复原图像和光学传递函数进行正则化约束。在内层反卷积中,通过残差图像进一步复原出图像细节。实验结果表明,该算法能在有效抑制伪影和噪声的同时,复原出宽场荧光显微图像的细节。与近几年图像盲复原算法相比,该算法所需的计算时间短,复原出的宽场荧光显微图像不仅有更好的视觉效果,而且客观上有较高的峰值信噪比和图像熵。     

类中心极大的多视角极大熵聚类算法

在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下,传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致,从而导致聚类失败。为解决此类问题,在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中心惩罚机制,融合权重矩阵实现多视角划分融合,构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性,并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下,因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明,该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时,其聚类效果明显优于传统的聚类算法。     

一种基于门限签名的区块链共识算法

针对区块链应用于物联网环境下的特点和要求,分析了目前广泛应用于联盟链的实用拜占庭容错算法（PBFT）的弊端以及目前应用于共识网络中的门限签名算法存在的普遍问题,提出改进的共识算法。首先,新共识机制将网络中的节点分组用部分节点的两两通信代替所有节点的两两通信减少通信量;其次,将组合公钥的思想引入到门限签名中,减少了通信量与计算量;最后,在节点之间引入信用分机制,优化视图切换协议。仿真结果表明,新提出的共识算法在数据吞吐量以及通信时延方面有了明显的提升,并且得到了通信量最低时的最佳分组方式。