基于二维投影特征提取的人脸识别算法

基于线性投影的方法是目前人脸识别领域中重要的主流方法之一,在近年中得到了广泛的关注,取得了显著的发展。其中,基于一维线性投影的方法包括特征脸方法和Fisher脸方法等;基于二维线性投影的方法包括二维主成分分析和二维线性判别分析,以及它们的一系列拓展算法等。在此基础上,给出了一种基于二维矩阵的特征提取新方法。通过在ORL标准人脸库的实验表明,该算法与现有的方法相比在识别率和识别效率方面都有一定程度的提高,取得了比较理想的效果。     

基于数据ADP算法的一类带有执行器饱和的未知离散时间系统最优跟踪控制

针对一类带有执行器饱和的未知动态离散时间非线性系统, 提出了一种新的最优跟踪控制方案. 该方案基于迭代自适应动态规划算法, 为了实现最优控制, 首先建立了未知系统动态的数据辨识器. 通过引入M网络, 获得了稳态控制的精确表达式. 为了消除执行器饱和的影响, 提出了一个非二次的性能指标函数. 然后提出了一种迭代自适应动态规划算法获得最优跟踪控制的解, 并给出了收敛性分析. 为了实现最优控制方案, 神经网络被用来构建数据辨识器、计算性能指标函数、近似最优控制策略和求解稳态控制. 仿真结果验证了本文所提出的最优跟踪控制方法的有效性.     

基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测

分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

扑翼飞行器的建模与控制研究进展

扑翼飞行器（Flapping-wing air vehicle,FAV）即通过模拟昆虫以及鸟类飞行方式而制造的仿生机器人.与常见的固定翼和旋翼飞行器相比,具有效率高、质量轻、机动性强、耗能低等显著优点,是飞行器发展的重要方向.关于扑翼机的研究始于上世纪后期,现如今从理论探索到机体开发都有了可喜的成果.本文首先介绍了世界领先的几款扑翼飞行器的特点,接着简述了扑翼飞行器在动力学、能源、控制等方面的发展现状,并对未来的研究方向做出了展望.     

基于因果建模的强化学习控制: 现状及展望

基于因果建模的强化学习技术在智能控制领域越来越受欢迎. 因果技术可以挖掘控制系统中的结构性因果知识, 并提供了一个可解释的框架, 允许人为对系统进行干预并对反馈进行分析. 量化干预的效果使智能体能够在复杂的情况下 (例如存在混杂因子或非平稳环境) 评估策略的性能, 提升算法的泛化性. 本文旨在探讨基于因果建模的强化学习控制技术 (以下简称因果强化学习) 的最新进展, 阐明其与控制系统各个模块的联系. 首先介绍了强化学习的基本概念和经典算法, 并讨论强化学习算法在变量因果关系解释和迁移场景下策略泛化性方面存在的缺陷. 其次, 回顾了因果理论的研究方向, 主要包括因果效应估计和因果关系发现, 这些内容为解决强化学习的缺陷提供了可行方案. 接下来, 阐释了如何利用因果理论改善强化学习系统的控制与决策, 总结了因果强化学习的四类研究方向及进展, 并整理了实际应用场景. 最后, 对全文进行总结, 指出了因果强化学习的缺点和待解决问题, 并展望了未来的研究方向.