一类不确定系统的最优极小极大鲁棒控制

讨论一类不确定系统的极小极大鲁棒动态输出反馈控制问题.给出不确定系统的极小极大鲁棒控制的定义.利用线性矩阵不等式(LMI)处理方法和Lyapunov稳定性理论,得到了在干扰和不确定性最大的情形下极小极大输出反馈控制器存在的充分条件.引入凸优化技术, 求得最优极小极大控制器.它不仅保证闭环系统渐近稳定, 且使得闭环系统性能指标的上界最小.仿真算例说明了所设计的控制器具有较强的干扰抑制功能.     

线性系统的非脆弱H∞ 滤波

考虑一类线性系统的非脆弱H∞滤波器设计问题.所设计的滤波器具有秉性的滤波器增益变化.采用线性矩阵不等式方法,给出线性连续系统和离散系统的非脆弱H∞滤波器存在的充要条件.数值仿真例子说明了设计方法的有效性.     

基于VC++6.0的双盘式渐开线测试仪齿廓偏差测量控制系统设计

双盘式渐开线测试仪是测量标准齿轮渐开线齿廓的高精度仪器之一.简要介绍了双盘式渐开线测试仪的测量原理和基于VC 6.0的测量控制系统设计.系统由测量软件控制研华数据采集卡PCL-818L采集测量值,通过串口将采集数据传给计算机,最后由软件进行数据处理得到被测齿轮的齿廓偏差并绘制出齿廓偏差曲线.     

磁浮列车搭接结构的非线性解耦控制

磁浮列车的搭接结构是一个多输入多输出的非线性系统, 对该系统进行稳定控制是确保磁浮列车可靠性的关键. 本文采用微分几何方法对系统解耦; 采用反馈线性化方法对解耦后的系统进行线性化, 确保了系统的全局稳定性; 对线性化之后的系统采用极点配置的方法进行控制律设计, 使系统的动态性能达到一定的指标; 最后给出了应用此方法的一个实际例子.     

一种基于受限网络的移动对象索引

为了有效地支持城市交通网络中移动对象的过去、现在和将来的轨迹查询,在基于模拟预测的位置表示模型基础上,提出了一种两层R树加上一个表结构的复合索引结构AUC(Adaptive Unit Compounding).根据城市交通网的特征,采用了一种带有环形交叉口的元胞自动机模型模拟移动对象的将来轨迹,并用线性回归和圆弧曲线拟合分别得到对象在规则路段和交叉口的轨迹预测方程;根据移动对象的运动特性,采用了一种新的自适应单元(AU)作为索引结构的基本单位.实验表明,AUC索引的查询和更新性能都要优于TPR树和TB树.     

含核Vague区域和Vague洞区域关系及蕴涵定理

模糊区域的空间信息表示和区域关系处理在空间数据库、地理信息系统和人工智能等领域具有重要的意义.引入Vague集的概念和理论对含核Vague区域和Vague洞区域关系进行了系统的研究.基于Vague集给出了含核Vague区域、Vague洞区域和区域划分等概念;详细分析了处于不同平面中的含核Vague区域和Vague洞区域关系;给出了基于Vague集的区域关系交集模型和子区域关系间的蕴涵定理和算法;进一步给出了实例分析.研究成果可较好地处理含核Vague区域和Vague洞区域内的模糊点不确定的隶属信息和确定含核Vague区域与Vague洞区域的关系等问题.     

双语教学之我见——双语教学在“Visual Basic程序设计”教学中运用初探

本文针对双语教学(主要是英语)在"Visual Basic程序设计"教学中的应用提出了一些自己的看法。首先,将双语教学引入计算机程序设计课程,是计算机语言与程序设计课程本身的客观需求。其次,通过双语教学既利于学生自主建构计算机语言的语法和句法知识,提高他们计算机语言及程序设计的学习效率;又可降低计算机程序设计的难度,提高学生的学习兴趣,最终真正提高其进行程序设计的能力。     

基于组件的空间信息管理系统及典型应用案例

基于组件式地理信息系统(GIS)技术设计了空间信息管理系统的架构,作为典型应用案例,开发了基于组件的农业空间信息管理系统,验证了提出的通用架构的可用性和合理性,并详细分析了系统开发过程中的关键技术问题及其解决方法,主要包括多源空间数据集成、空间数据安全管理、Web GIS实现方法等.     

基于最小二乘支持向量回归机的Mamdani模糊系统结构

为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力,基于最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想提出了一个设计Mamdani模糊系统的新算法。传统算法都存在过学习问题,该算法在目标函数中考虑了结构风险避免了过学习现象,并将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解。在此算法中,构造了一种新的具有语言意义的数据依赖型模糊核函数,它是一种Mercer核。实验结果证明,该算法提高了Mamdani模糊系统的逼近能力和推广能力。     

基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型

主动轮廓线模型凹陷边界点的寻优属于动态优化问题,由于其复杂性,传统方法不能准确搜索到最佳边界点。若采用单一的粒子群优化算法求解,不仅耗时,而且容易陷入局部极值。针对以上问题,提出一种多种群粒子群优化算法,并将其应用于主动轮廓线模型的边界寻优过程中。该算法为每个控制点设置一个种群,各种群之间通过共享信息的方式协作寻优,从而避免采用单一PSO算法容易早熟的缺点,同时扩大了控制点的搜索区域,提高了收敛速度。将改进方法与传统方法进行了对比,实验结果证明了改进方法的有效性。