基于神经网络干扰观测器的一类不确定非线性MIMO系统H_∞跟踪控制

针对一类具有未知外部干扰及内部不确定性的非线性MIMO系统,提出了基于神经网络干扰观测器的鲁棒跟踪控制方法,用于降低控制器对干扰的要求.设计了基于神经网络的干扰观测器,以逼近由外部干扰、内部不确定性和子系统的交叉耦合组成的复合干扰.根据Lyapunov稳定性理论的参数更新律及所设计的控制器,保证了系统中所有信号的最终一致有界性,并获得了给定的跟踪性能指标.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于LM3S316的微控制器仿真USB设备

提出了基于LM3S316实现与PC机通讯的方法.给出了硬件实现及软件设计思想.该方法使用微控制器仿真USB设备,降低了功耗、成本.     

广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。     

Windows Mobile文件监控系统的设计与实现

分析了Windows Mobile的文件系统,研究了Windows Mobile系统应用程序接口(API)的结构及其调用逻辑,提出了为系统API建立钩子函数来截获相关API操作的方法,并以此为基础设计并实现了基于Windows Mobile的文件监控系统.试验结果表明,系统可以监控所有的文件访问操作.     

基于细胞因子网络协同进化的Web服务合成方法

借鉴生物神经内分泌免疫系统的协同进化机制,基于细胞因子网络平台提出了Web服务的合成方法.在细胞因子网络调控下的生物实体代理Web服务,构成为一个带有条件的米兰机单元,Web服务的合成可以转换为米兰机进化过程.生物实体通过消息匹配和条件约束形成细胞因子网络,Web服务的合成通过生物实体细胞因子网络支持.在服务协同进化过程中可以动态调整其合成的服务,完成服务的动态自组织合成和管理等工作.仿真结果表明该方法在环境动态变化时具有适应性.     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.     

一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法

将并行计算的思想融入基于粗糙集理论的快速属性约简中,提出了一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法.该算法在保证约简结果是Pawlak约简的情况下,将属性约简任务划分到多个处理器中同时处理,从而大大提高了属性约简的效率.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

XML格式领域数据传输的优化技术研究

XML由于有易用、可理解、跨平台的优点,在各个领域得到了广泛应用.它虽然有效地解决了跨平台数据的交换问题,但会带来传输效率问题.因为在传输XML格式数据时,由于XML文件完整性的要求可能传榆大量的"无用数据",这不仅增加网络负担,也降低系统数据服务速度.提出了一种XML格式领域数据传输的优化技术,其根本思想是在保持XML优点的同时,充分利用领域知识,按照领域数据的逻辑关系组织XML文件中的元素,将XML数据文件整体按照一定的规则分解为一系列的类进行传输.通过这种划分可以实现在数据交互过程中只传输修改过的类,从而减少数据的无效传输,有效解决了系统整体性能的问题.给出了不同粒度划分的原则和方法,给出了方法的适用条件和效率.本方法已在石油测井XML数据文件传榆中得到应用,实用表明传输效率得到明显提高.     

基于图像质量分区的指纹特征提取

低质量指纹图像的特征提取和变形指纹的匹配是当前指纹识别研究中的两个主要问题。很多算法在特征提取时不区分高、低质量区域,结果在高质量区域耗费了过多的运算时间和计算资源。本文提出了一种基于图像质量分区的指纹特征提取方法,先用一种简单的图像区域质量计算方法评价各区域的图像质量,然后对高质量区域直接从灰度图像跟踪纹线、提取节点,对低质量区域执行传统的方向计算、增强、二值化和细化后提取特征。实验结果表明,该方法不仅提高了特征提取的速度,在准确性上也有所提高。