Adaptive Backstepping Sliding Mode Control of Tractor-trailer System with Input Delay Based on RBF Neural Network

In this paper, an adaptive sliding mode neural network(NN) control method is investigated for input delay tractor-trailer system with two degrees of freedom. An uncertain camera-object kinematic tracking error model of a tractor car with n trailers with input delay is proposed. Radial basis function neural networks(RBFNNs) are applied to approximate the unknown functions in the error model. A sliding mode surface with variable structure control is designed by using backstepping method. Then, an adaptive NN sliding mode control method is thus obtained by combining Lyapunov-Krasovskii functionals. The controller realizes the global asymptotic trajectories tracking of the kinematics system. The stability of the closed-loop system is strictly proved by the Lyapunov theory. Matlab simulation results demonstrate the feasibility of the proposed method.

     

轻量级分组密码GIFT的一种白盒实现方案

白盒实现是将已知的密码算法通过白盒密码技术进行设计,使其在白盒攻击环境中具有与原算法相同的功能,同时保证该算法的安全性不会遭到破坏。文章提出一种轻量级分组密码GIFT的白盒实现方案,该方案主要思想是使用查找表表示密码算法每轮的输入输出,并使用不同大小的仿射函数编码查找表的输入输出。该方案需要13.92 MB的内存空间,并能抵抗BGE攻击、MGH攻击、仿射等价算法攻击和差分矩阵攻击等代数分析攻击。其中,仿射等价算法攻击的复杂度大于O(2^82)。     

基于目标爆炸运动特性的测角精度评价方法

针对光电经纬仪野外测角精度评价不准确的问题,提出了考虑目标爆炸特性的高精度评价方法.分析了药柱爆炸时在多个方向观测获得火光图像各异的特征,研究了药柱爆炸时的运动漂移特性,通过消除药柱爆炸运动变化对评价光电经纬仪测角精度的影响,建立了一种适用于野外采用药柱爆炸评价多台光电经纬仪测角精度的模型.该模型应用在实际任务中的结果表明:改进评价方法与常规评价方法的结果趋势一致,但改进评价方法精度明显高于常规评价方法,可以应用在工程实践中.     

基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构

点云作为一种能提供丰富空间信息与几何特征的数据表达形式,正受到越来越多的重视.为了克服其无序性,以及不均匀的空间分布带来的影响,许多研究者采取平面投影,或者使用体素网格对原始点云进行转换,但这些方式都是以损失三维信息或者增大数据规模为前提.PointNet[1]创新性的使用原始点云作为输入,提取特征并处理.PointNet++[2]则在此之上,更进一步地加强了对局部特征的提取能力.论文结合深度学习中的优化思想,对PointNet++结构进行改进,加入自顶向下的网络分支,经过处理后将原网络每一层的中间特征都输入到最终分类网络,更进一步地强化特征提取的能力.该网络易于理解且高效,在ModelNet40数据集上测试,整体分类准确率有明显提升,证明了其优化后的特征提取能力.     

以品牌专业建设为契机 抓住发展机遇 全面提高专业建设质量

专业建设是高等学校最重要的教学基本建设,是教育教学工作的基础和重要生命线,是高等学校人才培养的重要依托。加强本科品牌专业的建设可提升学校本科专业建设的整体水平,提高学校本科人才培养质量、效益和竞争力。文章围绕如何开展品牌专业建设,结合学校实际,着重从品牌专业内涵、建设原则、内容和评价办法等方面进行了阐述。     

介质阻挡放电反应器降解邻二甲苯的特性研究

采用介质阻挡放电(DBD)降解常压下流动态的邻二甲苯模拟废气,系统地考察了放电极值电压,气体的初始质量浓度、停留时间以及相对湿度等工艺参数对邻二甲苯降解的影响,并初步探讨了邻二甲苯的降解产物.实验研究结果表明:在7.0kV的放电极间电压下,邻二甲苯的初始质量浓度为1 500mg/m3,停留时间为9s,其去除率可达到80%以上.降解产物主要为CO2、H2O以及苯甲酸、苯乙酸、苯乙醛等有机物,并且经降解后产物的生物可生化性得到提高,因而为后续的等离子-生物法联合处理VOCs提供了依据.     

高职学生学习主动性意识的缺失与重塑

分析高职学生的特点和学习主动性意识缺失的症状,从学生的学习自觉自信、教师的课堂教学反思、学校的学生评价机制等方面,对高职学生学习主动性意识的重塑策略进行探讨,并提出相应的对策。     

我国宏观经济与证券市场关系的实证分析--基于名义 GDP 和上证指数发展速度的视角

宏观经济和证券市场的关系一直受到人们的关注,由于数据的选取和研究方法上的不同,导致宏观经济与证券市场的关系存在不同的结论或解释。从名义 GDP 和上证指数发展速度的视角,运用 HP 滤波以及 SVAR 等方法实证研究了宏观经济和证券市场的关系。研究发现：宏观经济和证券市场存在显著的因果关系;短期证券市场的波动是经济偶然性波动的预期,两者之间的滞后期效应与当期效应相互影响;方差分解表明宏观经济对于证券市场的长期贡献度很大。     

一种基于DaVinci DM 6446的非标准VGA接口设计与实现*

针对DaVinci数字媒体处理器应用系统中525/625P视频图像在VGA显示器上的显示方法,利用DaVinci SOC处理器视频处理子系统（VPSS）中视频处理后端（VPBE）硬件,完成了一种非标准VGA接口硬件和驱动程序软件的设计与实现,获得更好的视频显示质量,并扩展了DaVinci数字媒体应用系统的显示终端类型。     

基于神经网络与模糊算法图像边缘检测方法*

针对传统图像边缘检测方法中出现毛边、噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种神经网络与模糊算法相结合的检测方法。根据图像特征,将图像分为高频和低频部分分别处理,高频部分适宜用双层网络结构,可以很好地减弱噪声;对于图像低频部分,将模糊理论引入到边缘检测中,能够检测出弱边。最后对检测出的两个图像边缘进行融合,实验结果证明得出的检测效果较好,比传统边缘检测算子所获结果有很大改善。