基于模型依赖驻留时间的异步切换控制

研究在模型依赖平均驻留时间切换策略下切换线性系统的异步切换控制问题,同时考虑模型依赖的控制器滞后时间的约束问题.在实际情况下,信号传输和系统检测等原因会导致控制器的切换滞后于子系统.基于这类情况,首先将子系统运行的区间划分为子系统与控制器相匹配的区间和非匹配的区间,根据模型依赖的驻留时间策略设计出各子系统的控制器;然后,结合模型依赖的控制器滞后时间、系统参数和Lyapunov稳定条件推导出合适的驻留时间设计参数,且使得异步切换系统全局一致指数稳定;最后通过数值仿真验证了所提出方法的有效性.     

基于线性噪声特征值的信源数估计

为了提高信源数目估计的准确性,本文通过对采样协方差矩阵特征值的分析,得出噪声子空间对应的特征值近似线性而信号子空间对应的特征值不在该直线上的性质,根据此性质提出一种简单有效的基于最小二乘直线拟合的信源数估计算法,可以在低信噪比的情况下准确估计信号源数目。     

滚筒式地图位置指示仪控制电路设计

论述滚筒式地图位置指示仪控制电路的设计思想，并给出了滚筒式地图位置指示仪的简化数学模型、控制电路和灯阵控制程序。     

战场环境元模型层次体系研究

现有的元模型层次体系使用势值和层值来表示元模型元素,没有考虑到相同概念在不同元模型层的重复定义。为了解决这一问题,在战场环境仿真领域提出了基于势值和空间值的元模型层次体系。势值指各层中元素可以实例化的次数,而空间值用来表示元模型层的元素是否可以进行隔层的实例化。     

一类工业过程的PID控制器整定方法

PID调节器具有结构简单、适应性强、不依赖于被控对象的精确模型、鲁棒性较强等优点。控制器的性能直接关系到生产过程的平稳高效运行以及产品的最终质量。针对一类可用带有纯时间延迟的一阶对象来近似描述的工业过程,本文通过对工业过程现场采集的数据,利用Levenberg-Marquardt最小二乘拟合法辨识出被控对象的数学模型,进而根据典型PID控制器的参数整定方法求出PID控制器的参数。通过对一个典型工业对象的仿真研究,结果表明所提出的方法简单有效。     

基于领域知识图谱的短文本实体链接

实体链接任务是识别文本中潜在的实体指称,并将其链接到给定知识库中无歧义的实体上。在绝大多数情况下,实体链接可能存在中文短文本缺乏有效上下文信息,导致存在一词多义的歧义现象;同时候选链接过程中,候选实体的不确定相关性也影响候选实体链接精确性。针对上述两个问题,提出深度神经网络与关联图相结合的实体链接模型。模型添加字符特征、上下文、信息深层语义来增强指称和实体表示,并进行相似度匹配。利用Fast-newman算法将图谱知识库聚类划分不同类型实体簇,将相似度计算得分最高候选实体所属实体簇映射到关系平面,构建聚类实体关联图。利用偏向随机游走算法考查候选实体之间语义相关度,计算指称与候选实体的匹配程度,输入链接实体。该模型可以实现短文本到知识图谱目标实体的准确链接。     

粗糙集理论在智能信息处理中的研究与应用

针对现代信息处理中存在的信息不完整性、不确定性和复杂性等问题,采用粗糙集理论的原理和方法,分析了粗糙集理论在智能信息处理领域中的研究和应用,并指出了其目前的研究和发展趋势,为智能信息处理技术提供了一些方法和途径。     

雷达非线性调频信号设计

本文从低旁瓣和匹配滤波的观点出发,讨论了非线性调频信号的设计问题.并针对常用的加权形式推导出相应的非线性调频信号的表达式,进而解决了它的归一化问题.文章还讨论了设计方法的原理性误差,以及减少原理性误差的方法。为了说明问题,文中列出了部分设计结果.     

一种参数优化旋转广义回归神经网络模型

针对传统广义回归神经网络的模型结构与数据分布失配问题和模型参数难以确定问题,提出了一种参数优化旋转广义回归神经网络模型的设计方法.在传统广义回归神经网络模型的基础上,通过坐标旋转,增加了一个模型结构参数,并采用粒子群算法对旋转广义回归神经网络的模型参数寻找最优值,从而改进了广义回归神经网络模型精确度.两个工业实例的实验结果表明该方法的有效性.     

一种建立粗糙数据模型的监督模糊聚类方法

提出了在输入-输出积空间中利用监督模糊聚类技术快速建立粗糙数据模型(rough data model,简称RDM)的一种方法.该方法将RDM模型的分类质量性能指标与具有良好特性的Gustafson-Kessel(G-K)聚类算法结合在一起,并通过引入数据对模糊类的推定隶属度的概念,给出了将模糊聚类模型转化为粗糙数据模型的方法,从而设计出一种通过迭代计算使目标函数最小的两个必要条件方程来获取RDM模型的有效算法,将Kowalczyk方法的多维搜索过程变为以聚类数目为参数的一维搜索,极大地减少了寻优时间.与传统的粗糙集理论和Kowalczyk方法相比,提出的方法具有更好的数据概括能力和噪声数据处理能力.最后,通过不同的数据集实验测试,结果表明了该方法的有效性.