基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型

为了利用分数阶累加算子在灰色短期预测中的高效性能,首次将分数阶累加算子引入变异时序回归模型以期取得更高的预测精度。主要方法如下：首先取湖北省链子崖某监测点1978—1987年的十年数据作为训练集并使用引力搜索算法确定最佳分数阶累加阶数,而1988—1993年的六年数据作为验证集验证提出的模型;其次对比了经典灰色模型GM(1,1)、分数阶累加灰色模型、变异时序回归模型TSGM(1,1)三种灰色模型。结果如下：首先修正了陈西江等人变异时序回归模型仿真时出现的错误,其次表明了相比于其他的模型,基于引力搜索算法的分数阶累加时序回归模型在进行灰色长期预测中具有较高的预测精度。因此,通过分数阶累加算子提高了灰色理论中长期预测模型的精度,为灰色长期预测提供了指导。     

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.     

酚醛树脂改性聚氨酯硬质泡沫塑料的研究

在多元醇中掺入甲阶酚醛树脂，与异氰酸酯反应，可以获得具有PF阻燃性和PU绝热性能的PF／PU共聚硬质泡沫塑料。介绍了甲阶酚醛树脂制备方法，并对其合成工艺、反应条件控制等进行了较详尽的探讨。     

高动态范围图像增强算法

针对显示设备无法还原高动态范围图像的真实效果,提出一种基于分层色阶映射的图像增强算法。该算法首先通过Retinex模型与快速双边滤波算法估计光照图像。然后利用高斯混合模型和期望最大算法将光照图像概率分布分割为多层高斯模型混合而成。并通过迭代获得各高斯概率层对应的最优校正系数。最后叠加各层并获得增强后的光照图像。实验证明,该算法在整体上实现了图像动态范围的压缩,图像增强效果明显。     

一阶谓词逻辑的图形推理法

针对已有一阶谓词逻辑推理方法中存在的推理效率低等问题,研究一种基于谓词/变迁系统的图形推理法。定义了描述谓词间与/或关系的谓词-与/或图,借助谓词-与/或图表示谓词/变迁系统,提出一种实现反向推理的目标制导的图形推理法。该方法推理效率高,较已有的推理方法具有一定的优越性。     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

基于GPU的快速色阶映射算子实现

为了提高色阶映射计算的效率,设计了基于GPU的快速色阶映射算法.首先结合基本规约算法和GPU的并行运算特征设计了基于两个核函数的最大亮度计算方法,然后通过区域中间值共享计算以像素为中心的区域平均亮度,最后针对视屏处理,提出利用纹理缓存池解决CPU读数据和GPU处理数据速度不匹配的问题,并根据像素子集最大亮度自适应地更新全局最大亮度.实验结果相对相同算法的CPU实现得到了4～5倍的速度提升,表明所提出的算法能够充分利用GPU的并行性,并减少了大量重复运算,满足实时渲染的要求,并且对不同规模的纹理具有良好的适应性.     

混合H2／H∞控制问题的降阶控制器

考虑混合H2／H∞控制问题的降阶控制器的设计问题．基于线性矩阵不等式（LMI）,分别‘给出了连续和离散情形下混合H2／H∞问题的降阶控制器的设计．     

Banach空间四阶边值问题的拟上下解方法

通过构造拟上下解的单调迭代过程,在拟解对之间利用Sadvoskii不动点定理获得了Banach空间四阶边值问题解的存在性     

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差.基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大.为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法.仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量.