基于“倒叙”的“采样定理”教学研究

针对"采样定理"在不同专业教学中的弊端,阐述教学中的课程分析和教学对象研究,以及在实践中寻求到的一种基于"倒叙"的教学方法。在此基础上,根据专业特点和课程特点,阐述侧重点不同的教学思路,合理的问题穿插和有效的计算机辅助教学手段,以及取得的良好的教学效果。     

基于车联网的隐私保护数据聚合研究综述

随着智能网联汽车的普及,用户数据的隐私问题成为了车联网发展中亟待解决的问题。针对车联网聚合方案的研究现状,对当前方案中存在的问题进行分析总结。首先,系统地介绍了车联网中主流系统模型和车联网中常见的攻击模型;其次,对当前国内外应用在车联网中的聚合方案的安全性、效率和优劣进行分析总结,分别从签名阶段聚合方案、用户数据收集和传输阶段聚合方案和云平台处理数据阶段聚合方案三方面对其进行讨论;最后,阐述了车联网聚合方案中存在的问题及解决方法,展望了车联网聚合方案未来的研究方向。     

韦伯-中心环绕结构的图像显著性检测模型

受韦伯定理和协作式中心环绕接收域生物模型的启发,提出一种适用于图像显著性检测的中心环绕假设,设计了一种具有圆形拓扑的中心环绕结构,并给出基于该模型的融合局部和全局特性的显著性检测算法。该算法提取各像素的中心环绕结构,以基于韦伯特性的梯度方向表征局部显著性,中心区域相对于总体均值的相对亮度差表征全局显著性,然后采用线性合并方法得到最终的显著图。检测结果及正确率-召回率评估曲线表明该算法具有良好的检测特性,并且在激活区域具有强响应,同时还能很好地抑制其他区域。     

基于分圆理论和中国剩余定理的最优平均汉明相关跳频序列集构造

在跳频通信系统中,跳频序列的性能对整个跳频通信系统有着决定性的影响。设计出满足理论界要求的跳频序列集是研究跳频通信系统的关键内容。平均汉明相关值是衡量跳频序列性能优劣的重要指标。文章首先根据环上分圆的性质选取基序列,然后基于分圆理论和中国剩余定理,扩展序列构造了一类具有灵活参数的跳频序列集,并证明了所得到的跳频序列集关于平均汉明相关理论界最优。     

新型RISE-LADRC逆变器电压控制策略

当微网逆变器中出现不平衡负载和非线性负载等强扰动时,传统线性自抗扰控制(LADRC)的抗扰能力不足,针对此问题提出一种误差符号鲁棒积分(RISE)与LADRC相结合的新型RISE-LADRC控制策略.通过采用RISE控制律来代替线性状态误差反馈律(LSEF),可减小控制器对线性扩张状态观测器(LESO)的依赖,当LESO的观测带宽一定时,RISE控制能有效地抑制系统中存在的扰动,并利用李雅普诺夫稳定性定理证明了所提控制策略的稳定性.仿真及实验结果表明,在微网逆变器中出现强扰动的情况下,相比传统LADRC控制策略,RISE-LADRC控制策略提高了控制器的跟踪精度,减小了稳态误差且表现出更好的抗扰能力.     

Fuzzy度量空间上映射的又一个不动点定理

继文献〔1〕之后证明了Fuzzy度量空间上映射的又一个不动点定理，使文献〔2〕的§1（3，4）的定理成为本文的特例。     

基于贝叶斯的软件错误定位方法

为提高基于程序切片和覆盖信息的传统错误定位技术的效率,提出一种基于程序动态切片和贝叶斯相结合的错误定位方法。针对程序执行轨迹计算动态切片,减少搜索空间;在切片后覆盖信息的基础上,利用贝叶斯公式计算相关语句的可疑度;根据语句可疑度降序排列语句,依次检查直到找出真正的错误语句。实验结果表明,该方法能够在一定程度上提高软件错误定位的效率与精度。     

分布式非线性控制的回路小增益方法

近年来,分布式控制在控制及相关学科引起了广泛的兴趣.复杂的包含不确定性的非线性动力学在控制系统中普遍存在,而针对这种系统的分布式控制研究尚处于起步阶段.其中一个关键问题就是由分布式控制系统中信息交换约束与复杂非线性动力学的并存所导致的.近期相关研究表明,基于回路小增益定理的控制设计方法能够较有效地解决这类问题.本文重点回顾分布式控制回路小增益方法的近期主要结果,给出了一种分布式非线性控制器的系统化设计方法,并在此基础上指出若干未来研究方向.     

思维进化算法的转移概率分析及几乎处处收敛性证明

思维进化算法已有的收敛性分析均是在依概率收敛意义下考虑的,而几乎处处收敛强于依概率收敛。在详细分析思维进化算法趋同算子和异化算子转移概率的基础上,利用种群最大适应度值函数描述思维进化算法的演化过程,将最大适应度值函数的进化过程转化为下鞅数列,并根据数学期望的性质和最大适应度值函数的特点,利用下鞅收敛定理严格证明了思维进化算法的几乎处处收敛性。     

一种关于目标罚参数的精确罚函数法

罚函数法是一种将约束优化问题转化为无约束问题的重要方法.对于一般的约束优化问题,通过加入新参数,给出了一种改进的精确罚函数和这种罚函数的精确罚定理证明,提出了求解这种罚函数的算法.实验表明该算法是有效的.