鲁棒D-稳定输出反馈H∞控制方法及其仿真

考虑了一类不确定系统的具有闭环极点约束的输出反馈H∞控制,运用基于线性矩阵不等式的方法(LMI),由二次D-稳定导出了鲁棒D-稳定的输出反馈控制器存在的充分条件和设计方法.该方法虽然具有一定的保守性,但求解方便有效,且易于扩展到多目标鲁棒控制.最后,仿真说明了该设计方法的正确性.     

矩阵幂级数收敛的一种判定方法

本文指出文献（１）中关于矩阵幂级数ΣＫ＝０ Ａ＾Ｋ收敛的一个错误命题,给出ΣＫ＝０ Ａ＾Ｋ收敛的一个有重要理论与实用价值的定理,并讨论一般矩阵幂级数ΣＫ＝０ ａｋＡ＾ｋ收敛的必要以及充分条件。     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

模糊层次分析法模型在地铁区间隧道火灾风险评估中的应用

针对地铁区间隧道火灾风险评估中指标关系的模糊性及层次分析法中一致性判断的缺陷,引入模糊一致性判断矩阵,有效地减小指标判断中的人为主观因素影响,并使之与层次分析法相结合,建立一种针对地铁区间隧道火灾风险评估的模糊层次分析法模型。选取某地铁隧道,综合考虑地铁区间隧道火灾风险评估体系的复杂性,对其建立模糊层次分析法模型,获取其各因素权重,结合风险指数法对火灾风险评估结果进行量化处理;通过权重分析比较得出火灾风险评估中较薄弱的环节,指导地铁设计、施工及运营全寿命期消防安全工作的正常进行。     

改进ADC法指控系统效能评估的C矩阵模型研究

针对运用ADC法评估防空C<'4>ISR系统效能中,能力矩阵C定量分析困难的问题,对该法进行改进.综合ADC法、层次分析法与专家征询法,定性与定量结合,研究能力矩阵C及其子模型的建立过程.并通过实例验证模型正确性.     

基于LMI的不确定性无尾飞行器鲁棒变增益控制器设计

无尾式飞行器是飞行器发展的方向,研究无尾式控制具有重要意义.研究了线性变参数系统的增益调度控制器的设计方法,采用多胞形进行增益调度,提出了一种简单实用的变参数顶点凸分解方法,该方法在保证系统稳定的情况下,确保系统达到最优性能指标.同时还充分考虑了系统的不确定性因素,利用线性矩阵不等式(LMI)对系统进行鲁棒控制器设计,大大减少了计算量以及对系统的约束,设计出了基于LMI的增益调度控制器,通过非线性仿真结果可以看出,该控制器在调节变量变化很大的情况下,使得系统在0.5s内收敛,而且超调量很小,论证了该方法在无尾式飞控系统中应用的可行性.     

基于空间子区一致性的异源图像匹配方法

提出一种基于空间子区一致性的异源图像匹配方法.该方法中,将图像划分为许多大小相同的子区;分别计算邻近子区间的灰度直方图距离,得到一种图像结构特征描述--似邻矩阵;利用似邻矩阵计算图像间的子区一致性;采用改进的搜索策略,快速获得匹配结果.实验结果表明,该方法在正确率和计算时间方面均优于传统方法.     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

基于SIMD处理器的全定制多粒度矩阵寄存器文件

在SIMD处理器上映射矩阵运算时会带来大量的数据重排操作从而降低系统性能。本文提出定制化的多粒度矩阵寄存器文件(MMRF)以消除数据重排操作。MMRF支持多粒度的并行行访问和列访问,从而提升矩阵运算的性能。MMRF可以被动态配置为不同的并行访问模式,在不同模式下一个或多个子矩阵可以被并行处理。实验结果显示,同传统的向量寄存器文件(VRF)和矩阵寄存器文件(MRF)相比,MMRF可分别带来2.21倍和1.6倍的平均性能提升,面积分别增加14.3%和3.7%,功耗分别增加14.6%和2.2%。同TMS320C64x+处理器相比,基于SIMD技术的FT-Matrix处理器在引入MMRF后可以得到5.65倍到7.71倍的性能提升。通过层次化的全定制设计技术,MMRF的面积和关键路径分别减少17.9%和39.1%。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.