Backstepping Sliding Mode Trajectory Tracking via Extended State Observer for Quadrotors with Wind Disturbance

To overcome nonlinear, underactuated and external wind disturbances problems for the 6-DOF (degrees of freedom) quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) system, a backstepping sliding mode control algorithm based on high-order extended state observer (ESO) is proposed. Based on the hierarchical control principle, the quadrotor UAV dynamic system is decomposed into position subsystem and attitude subsystem to facilitate the backstepping control design. Moreover, the EXO is used to estimate the remaining unmeasurable states and the external wind disturbances online. The advantages of the controllers are that they can not only ensure good tracking performance, but also deal with uncertain external disturbances. To imitate the real situation as much as possible, the external wind disturbances are composed of four basic wind models in this paper. The tracking error and estimate error of the design methods are shown to arbitrarily small by using Lyapunov theory. Finally, the effectiveness and superiority of the proposed control algorithm are proved by the simulation.

     

Research on Action Strategies and Simulations of DRL and MCTS-based Intelligent Round Game

International Journal of Control, Automation and Systems - The reinforcement learning problem of complex action control in multiplayer online battlefield games has brought considerable interest in...     

基于多特征改进卷积神经网络的文本情感分析

目前基于端到端的卷积神经网络在文本情感分析中大量应用,但是其缺乏对罕见词的处理以及对不同领域的泛化性。基于此提出了一种加入词典特征以及词性特征进行特征增强的卷积神经网络模型——多特征改进卷积神经网络模型。首先采用字特征、词典特征以及词性特征表示句子向量,其次采用分段多池操作抽取重要特征,最后采用投票机制判段文本的情感倾向性。实验中,在数据集相同的情况下与多种情感分析网络模型的进行对比,MFICNN模型的情感识别精度最高,达到了0.944。     

一种抵制对等性攻击的(p,θ)k-匿名模型

针对当前p-sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性的敏感程度,不能抵制对等性攻击的问题,提出一种可抵制对等性攻击的(p,θ)k-匿名模型.同时引入互信息量来度量属性间的关联度,为准标识属性的进一步泛化提供依据.实验结果表明,所提的(p,θ)k-匿名模型相对于p-sensitive k-匿名模型降低了敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私.     

基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法

在运动目标检测众多算法中,ViBe算法是一种快速并且高效的运动目标检测算法,在视频监控领域得到广泛的应用.但是这种方法存在对鬼影的消除速度缓慢,容易形成拖影,而且容易发生漏检,易受到噪音的干扰.当物体运动状态变化缓慢时,原位移区域会留下残影等现象.论文针对以上问题提出了一种结合三帧差分算法的改进的ViBe算法,改进背景模型的初始化来对鬼影进行消除,并且加快鬼影的消除速度.采用自适应阈值来提高检测效果,针对背景中存在的噪声和空洞点采用形态学处理来对其进行消除.实验结果表明,改进的算法可以在很短的时间内就可以消除鬼影,并且在消除噪声和空洞等方面有很好的效果.     

基于眼部特征的驾驶员疲劳检测方法研究

随着汽车保有量的持续增加,随之而来的交通事故也持续增长,大部分的交通事故是由疲劳驾驶引起的.因此研究出一种能够有效检测驾驶员疲劳的方法具有重要意义.论文主要研究了基于级联的Adaboost驾驶员面部检测算法,在检测到人脸的基础上运用SDM算法进行人脸特征点定位,然后根据PERCLOS原理来判断驾驶员是否疲劳,实验表明该方法能够准确地检测驾驶员的疲劳状态.     

融合注意力机制的学生退课行为预测

近年来,大规模在线开放课程(MOOCs)发展迅速,吸引了学界的广泛关注.用户退课率极高这一问题的长期存在,使得退课行为预测成为了一个重要的研究课题.目前的退课行为预测模型过于依赖传统的机器学习算法.此外,很多研究忽视了MOOCs用户灵活修课的特点,采用时序无关的方法进行预测.针对目前该领域存在的问题,论文提出了一种融合注意力机制的时序预测模型.该模型首先利用长短期记忆网络从原始的时序数据中学习新的时序隐态表示,再使用多个一维卷积神经网络提取隐态中各类特征的时序模式,最后融合注意力机制,使模型能够通过注意力分布值强化有效特征.实验结果表明,该方法的预测能力优于其他方法.     

k分搜索的时间复杂度分析

分治策略的思想是将一个规模较大的问题分解为多个形式相同的子问题来解决。搜索是指在一个排好序的数组中寻找与给定数值x相等的元素,传统的搜索算法是遍历,而二分搜索是一种基于分治策略的搜索算法。二分搜索是将数组每次分为相等的两部分,将待查元素x与数组中间的元素比较,若相等则搜索成功;否则将搜索范围缩小为原来的一半,之后以此类推,直到找到待查元素,与遍历相比,二分搜索复杂度明显降低。以二分搜索为基础,每次可以将数组分为更多部分,即k分搜索,探寻k为何值时k分搜索算法的时间复杂度最低,能够对搜索算法进一步优化。通过分析、归纳与证明,得出k分搜索的时间复杂度为O(klog_kn),由于该函数是递增的,因此二分搜索是效率最高的搜索算法,复杂度为O(log₂n);此外,当k=n时,k分搜索退化为遍历,复杂度退化为O(n)。     

结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。     

基于机器学习合成高分辨率布料褶皱

为了精化布料网格得到逼真的布料模拟效果,提出了一种基于机器学习的方法合成高分辨率布料褶皱。首先模拟真实的布料运动,获取布料运动的帧数据信息,将布料运动的帧数据信息转换为图像信息的形式进行存储。然后将图像信息作为输入,输入到卷积神经网络(CNN)中进行训练,通过将卷积神经网络与缩小网络相结合,最终得到高分辨率布料图像。最后将高分辨率布料图像转换为高分辨率布料网格,对布料进行模拟。实验结果表明,与初始的低分辨率布料网格对比,合成的高分辨率布料网格模拟出的布料有着大量且细微的褶皱,并且能够模拟出真实的布料效果,与真实场景中的布料模拟效果相似。该方法在不同的场景中都可以模拟出高质量的布料动画效果,而且减少了仿真速度,验证了该方法的有效性。