一种新型神经网络广义逆系统

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．

     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLSSVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.     

对角CARIMA模型多变量自适应约束广义预测控制

为了简化约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现,依据对角CARIMA模型的结构特点,将多输入多输出对象的参数辨识和模型预报问题转化为一系列多输入单输出子对象的参数辨识和模型预报问题.推导了输入输出的约束形式及优化求解过程.简化了多变量对象的参数辨识、模型预报、目标函数和约束条件系数矩阵的计算.在由DCS控制的非线性液位装置上的对比实验结果表明了该方法的有效性.     

未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.

     

基于观测器的不确定广义时滞系统鲁棒预测控制

针对一类不确定广义时滞系统,讨论了其基于观测器的鲁棒预测控制问题,给出了系统观测器型预测控制器的设计方法.通过构造带有误差项的Lyapunov函数,应用线性矩阵不等式,将无穷时域二次性能指标"min-max"优化问题转化为凸优化问题,得到了鲁棒预测控制器存在的充分条件和显式表达式.证明了优化问题在初始时刻的可行解能保证广义闭环系统渐近稳定且正则无脉冲.仿真实例验证了所提出方法的有效性.

     

一种改进的有色噪声背景下信号的检测算法

摘要:对于自回归型(AR)的广义平稳(WSS)高斯有色噪声,以改进的协方差法得到了该噪声未知参数基于AR模型的估计,该估计优于现在广泛使用的周期图方法.然后利用渐进似然函数,建立了广义似然比(GLRT)检测器,该检测器的性能依赖于噪声的未知参数估计的精度,并且得到了检测概率和虚警概率的渐进表达式.通过对含有WSS高斯有色噪声的信号在不同信噪比下的计算机仿真实验分析,结果验证了提出方法的有效性,而且检测性能明显优于原算法.     

改进的子空间语音增强算法

单通道子空间语音增强算法在加性噪声为白噪声的情况下,效果比较理想.加性噪声为有色噪声的情况下,通常用广义奇异值分解算法来进行处理.为了降低低信噪比情况下残留的音乐噪声,结合人耳的听觉掩蔽效应,提出了一种基于感官抑制的广义奇异值分解算法.实验结果显示,该算法能够明显地提高语音质量、可懂度和识别率,特别是在加性噪声是有色噪声的情况下实验结果明显优于其他的语音增强算法.     

双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系.该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二雏训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性.同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数.实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能.     

PTA生产溶剂智能优化控制软件的开发与应用

在.Net开发环境下,利用C++语言开发PTA生产溶剂智能优化控制软件,并介绍了软件包的设计原理和基本框架.利用广义回归神经网络建立PTA过程模型,再采用粒子群智能优化法优化过程操作参数,软件系统操作简单、用户界面友好.该软件在精对苯二甲酸(PTA)生产装置的实用效果良好,降低了醋酸和蒸汽的消耗,并为优化各工艺操作条件提供了指导,产生了一定的经济效益,具有较好的推广价值.     

基于遗传算法求解两曲线间最短距离

针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法.该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索.并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体.最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的全局最优解.