模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统，研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法，设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器，得到了系统存在模糊控制器的充分条件，此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性，最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

主战坦克作战效能分析与模糊综合评价

主战坦克是我军地面战的重要武器,长期以来其作战效能的评价都采用单一的指标,无法全面、准确地进行评价。通过对影响主战坦克作战效能各因素的全面分析,建立了主战坦克作战效能综合评价的指标体系,并以模糊综合评价为手段,应用模糊集合和模糊数学,建立了主战坦克作战能力的综合评价与分析模型,并给出计算实例与分析。研究结果对全面而科学地评价坦克作战效能具有积极的指导作用和较强的实用性。     

基于微处理器的PWM波形发生器及其应用

全数字式PWM波形发生芯片SA828,在微处理器控制下可以生成高精度的三相脉宽调制波形,其精度和温度稳定性是传统模拟式不可比拟的。在介绍其原理与控制方法的同时,并给出了在变频调速中应用的硬、软件设计实例。     

Neighborhood search heuristics for selecting hierarchically well‐formulated subsets in polynomial regression

The importance of subset selection in multiple regression has been recognized for more than 40 years and, not surprisingly, a variety of exact and heuristic procedures have been proposed for choosing subsets of variables. In the case of polynomial regression, the subset selection problem is complicated by two issues: (1) the substantial growth in the number of candidate predictors, and (2) the desire to obtain hierarchically well‐formulated subsets that facilitate proper interpretation of the regression parameter estimates. The first of these issues creates the need for heuristic methods that can provide solutions in reasonable computation time; whereas the second requires innovative neighborhood search approaches that accommodate the hierarchical constraints. We developed tabu search and variable neighborhood search heuristics for subset selection in polynomial regression. These heuristics are applied to a classic data set from the literature and, subsequently, evaluated in a simulation study using synthetic data sets. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码方法

在传统矢量量化的基础上,引入噪声模型的影响,结合模糊数学理论,提出了一种基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化方法,并将其应用到视频编码中。文中视频编码方法采用了运动补偿与3D小波变换相结合。主要对基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化进行了分析。实验结果表明,该方法在视频压缩中具有良好的效果。     

模糊-专家控制在智能消磁中的应用研究

综合消磁是处理舰船固定磁性的重要手段.长期以来,由于综合消磁工艺的复杂性,使得这项工作在很大程度上依赖人工.实现消磁自动化,就是要将工作人员从繁重的脑体劳动中解放出来,提高工作效率.目前的新型消磁站已经实现了数据采集、统计自动化,不仅基本免除了工作人员的体力劳动,也从一定程度上减轻了消磁技师的脑力劳动.然而由于需要人工参与决策,综合消磁的效果和效率仍然十分依赖于人的因素.所以,实现综合消磁工作的完全自动化,补偿电流值组合的智能化决策是关键问题.本文在分析以前所做工作的基础上,运用模糊控制理论构造模糊-专家控制器,替代人工决策过程以实现自动化消磁.     

Cρ 准则下选择最优子集的并行算法

C_p准则是目前颇受重视的一种变量选择准则。本文针对大型线性回归模型,推导了从所有可能子集中用C_p准则选择最优子集的(乘除法) 运算次数,提出了C_p准则下变量选择的并行算法。给出了在YH-1和YH-2向量巨型计算机上运行该算法的模拟结果且获得了15倍左右的向量加速比s/v,体现了该算法的优越性。     

一种新的自变量选择准则

本文提出了一种着眼于提高回归系数估值精度的自变量选取准则,同时给出了相应的算法。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右