粗糙集研究综述

粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具.近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型.在应用研究方面,主要介绍了粗糙集在特征选择、模式分类两个方面研究进展.     

基于k-最近邻的支持向量预选取方法

在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于七一最近邻规则.提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集、公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明.该方法能够有效减少训练样本数目.显著加快学习速度,并保证理想的分类精度.     

SISO非线性系统H_∞控制:Volterra级数法

首先基于Volterra级数理论 ,将一般的SISO离散系统非线性算子表示为n阶Volterra线性算子级数 .其次 ,将线性系统H∞ 控制的插值理论与斜Toeplitz优化算法应用到每阶Volterra线性算子中 ,并利用算子论中交换提升理论的结果 ,求出相应的n阶Volterra算子的最优补偿参数 ,这些最优补偿参数的级数是局部稳定的非线性算子 .通过此算子即求出最优H∞ 控制器 .最后给出具体设计步骤 ,并进行了仿真研究 .     

基于Volterra泛函级数的非线性系统的鲁棒辨识

针对弱非线性系统的鲁棒建模问题, 基于Volterra泛函级数, 结合集员辨识理论, 提出了广义频率响应函数的鲁棒辨识方法, 形成了一套较完整的弱非线性系统的鲁棒建模方法, 仿真结果表明该方法是行之有效的.     

一种基于非线性频谱分析的故障预报方法及其应用

论文改进和完善了一种广义频率响应函数(GFRF)的辨识算法,并依此提出了一种基于非线性频谱分析的故障预报方法。最后利用该方法成功地对某型直升机并联电动舵机进行了故障预报。工程应用实例证明了该预报方法的有效性。另外,该方法计算量小,实时性强,适合于在线故障预报,为早期故障预报的研究提供了一种新思路。     

百在线性控制系统的频谱理论及应用

总结了非线性控制系统的研究方法，阐述了时域法在工业应用中的某些局限，介绍了非线性控制系统系统频理论的基本内容及发展概况２，同时就非线性控制系统的频谱理论发展方向进行了探讨。     

非线性控制系统综合的频域逆系统方法研究

提出一种不需已知系统微分方程模型的非线性系统综合方法。首先得到对象非线性传递函数的估计,然后利用非线性补偿算法构造前馈补偿器,使复合系统具有近似线性系统的特性,最后采用常规线性系统反馈控制的方法进行控制。仿真结果表明,所提出的频域逆系统综合方法比一般非线性系统自适应控制方法有效。     

自适应UKF算法在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.     

基于双互质分解的解耦控制器的设计(英文)

利用双互质分解法,研究了使系统稳定的控制器的设计方法,讨论的开环系统是多输入多输出的,其传递函数阵为有理正则的非方阵．     

一种基于交互式知识发现的入侵事件关联方法研究

分析了入侵检测系统的现存问题,总结了入侵事件关联系统的最新进展和缺陷,提出一个基于人机交互式知识发现的入侵事件关联系统．该系统离线部分在入侵事件关联领域首次引入FP-Tree和WINEPI算法进行交互式知识发现,并将发现的频繁模式和序列模式转化成人侵事件关联规则;在线部分利用先验知识和交互式知识发现的关联知识,以嵌入式CLIPS推理组件作为推理引擎,对多个入侵检测器上报的事件进行高效关联和归并．在集成化网络安全监控及防卫系统Net-Keeper中的实际应用表明本系统是一个开放、高效的入侵事件关联平台．