一类多输入级联非线性切换系统的全局镇定

研究一类带有部分线性系统的多输入级联非线性切换系统的全局镇定问题. 首先, 给出保证线性部分有一致规范型的充分条件. 其次, 利用一致规范型及其零动态的共同二次Lyapunov函数设计状态反馈使得线性部分在任意切换律下镇定. 最后, 通过构造共同Lyapunov函数能实现闭环系统在任意切换律下的全局渐近稳定性.     

不规则网格上的曲面设计方法

提出一种在不规则网格上构造曲面的方法.其基本思想是,通过均匀双三次B样条基函数的分解和子基函数的分类,将B样条曲面方法推广到任意四边形网格.给定一个任意四边形控制网格,首先对每个控制点构造一个基函数;所有控制点加权组合形成整体曲面.构造的曲面是分片双三次有理参数多项式曲面.此方法可以看成是均匀B样条曲面构造方法的扩展,如果控制网格是规则四边形网格,那么构造得到的曲面与均匀双三次B样条曲面是一致的.最后,实例证明此方法能够有效地构造曲面.     

一种基于分组密码的hash 函数

提出了一个基于分组密码的hash 函数体制,它的rate小于1 但却具有更高的效率,同时,这个hash 函数可以使用不安全的压缩函数进行构造,降低了对压缩函数安全性的要求.首先,在黑盒子模型下对这个新的体制的安全性进行了证明,然后给出了能够用于构造该体制的使用分组密码构造的压缩函数,最后通过实验对比发现,新hash 函数的速度比rate为1 的hash 函数快得多.实验结果表明,除了rate以外,密钥编排也是影响基于分组密码hash 函数效率的重要因素,甚至比rate影响更大.该体制只有两个密钥,不需要进行大量的密钥扩展运算,大大提高了基于分组密码hash 函数的效率,而且该体制可以使用现有的分组密码来构造.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

基于粒子群的CDMA功率和速率联合控制算法

提出了基于效用函数的CDMA网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法.在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题.将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性.     

初始聚类中心优化选取的核C-均值聚类算法

在通常的核C-均值聚类算法中,聚类结果对初始聚类中心敏感,随机选取初始聚类中心时,会使得迭代次数较多、分类结果不稳定.针对该问题提出一种优化选取仞始聚类中心的算法.该方法采用一种改进的最大最小距离算法对原始空间中的数据进行粗分类,将粗分类结果中每类类心作为初始聚类中心,再运用核C-均值聚类算法进行分类.仿真实验结果表明方法能有效减少迭代次数,使分类结果更加稳定,分类识别率也有一定程度的提高.     

隐核最小二乘分类器在故障诊断中的应用

作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的广泛重视并成为研究热点。为解决传统支持向量对核函数正定性的限制及求解速度不高的缺陷,通过引入最小二乘支持向量机分类算法提高学习速度,采用隐核特征映射技术实现核函数的进一步扩展,提出了一种新的隐核最小二乘分类器(HKLSC)算法。将其应用于实际工业过程的故障诊断中并根据采集的滚动轴承数据进行了仿真。结果表明,该隐核分类器具有很好的故障诊断性能,为故障诊断提供了一种新的有效途径。     

信息检索中的广义作用效应链应用研究

广义作用句和广义效应句的划分是作用效应链思想在句类体系中的体现.这一划分是对自然语言语句的一个最基本的分类.如果结合信息检索中采取的统计学办法,在检索结果的基础上进行二次精筛选,则提供给查询用户的结果必将更符合实际需求,能更有效提高信息检索的正确率.从人为数据统计结果来看,这一思路有效地把统计方·法和基本规则方法结合起来,提高了信息检索的检索准确率.     

一种改进的基于时空混沌系统的Hash函数构造方法

首先介绍了一种以时空混沌为基础的构造Hash函数的典型方案,并分析了它的不足和安全性问题.在此基础上提出了一种改进的Hash函数构造方法.理论和仿真实验分析表明,该算法具有更好的统计特性和更高的效率,有效地弥补了原算法中存在的碰撞漏洞.     

一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机

传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。