基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

     

多面体不确定系统时滞依赖鲁棒预测控制

将线性状态变换引入连续时间多面体不确定时滞系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,设计时滞相关型鲁棒预测控制器;通过适当选择Lyapunov 函数,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,并且该条件是时滞相关的.仿真算例验证了该方法的有效性.

     

一种可最优化计算特征规模的互信息特征提取

利用矩阵特征向量分解,提出一种可最优化计算特征规模的互信息特征提取方法．首先,论述了高斯分布假设下的该互信息判据的类可分特性,并证明了现有典型算法都是本算法的特例;然后,在给出该互信息判据严格的数学意义基础上,提出了基于矩阵特征向量分解计算最优化特征规模算法;最后,通过实际数据验证了该方法的有效性

     

不确定系统鲁棒容错H∞控制的LMI设计方法

针对不确定线性系统,研究了执行器失效情况下鲁棒容错H_∞控制问题.基于连续增益故障模式.利用线性矩阵不等式LMI推导了系统H_∞指标约束下鲁棒容错镇定的充要条件,分别给出了输出反馈和状态反馈H_∞控制器的设计方法.通过引入变量代换,将求解输出反馈H_∞指标约束的鲁棒容错控制器的可解条件转化为标准的LMI所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒定,并且能达到给定的H_∞性能指标.仿真实例验证了所提出设计方法的有效性.

     

2-D状态滞后系统的时滞相关H∞控制

研究了具有状态滞后的二维(2-D)离散线性系统的时滞相关H∞ 控制问题 .首先提出了2-D 状态滞后系统的时滞相关有界实引理,基于此引理,通过线性矩阵不等式(LMI)的可行性,设计状态反馈控制器使得闭环系统具有H∞扰动衰减度 γ;进而求解一个线性凸优化问题可得最小化γ 值. 所得的时滞相关结果可转化为时滞无关情形. 数值算例说明了所得结论的有效性和优越性.

     

Delta算子不确定系统扩展参数依赖H∞控制

研究了含有多面体参数摄动Delta算子系统的参数依赖H∞控制问题.基于Delta算子系统有界实引理"提出了扩展参数依赖H∞性能准则.利用该准则,以参数化的线性矩阵不等式形式给出了参数依赖H∞控制器存在的充分条件,并通过求解优化问题设计控制器.研究结果表明该方法保守性较低,且物理概念清晰.数值示例验证了所提方法的有效性.

     

GM(1,1)模型拓广方法研究与应用

为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.

     

BUCK变换器带恒功率负载反馈精确线性化控制

对BUCK变换器带恒功率负载系统的非线性控制进行了研究.根据恒功率负载的非线性特性,推导出BUCK变换器带恒功率负载的精确线性化反馈控制规律,设计了系统非线性控制器.用SABER软件对控制律进行了仿真,结果表明反馈精确线性化技术可以实现对BUCK变换器带恒功率负载的控制,在电源及负载大范围变化时,保证系统的稳定运行,具有大信号稳定特性.

     

时滞相关不确定随机系统的鲁棒H∞控制

针对具有时变时滞和范数有界不确定性的随机系统,研究其随机镇定和鲁棒H_∞控制问题.设计状态反馈控制器,使得对所有可容许的不确定性,闭环系统随机稳定且满足给定的H_∞性能指标.利用线性矩阵不等式(LMI)及自由权矩阵技术得到系统镇定的一个充分条件,该充分条件由一组时滞相关的矩阵不等式表达.最后通过仿真数例表明了所提出方法的有效性.

     

挖掘事务间频繁闭项集的高效率算法

事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务间频繁项集的数量随滑动时间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点,提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形式压缩事务,从而提高支持度的计算效率.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.

     

基于离散小波变换的数据库水印检测算法

为了克服空域水印技术的不足,提出一种基于离散小波变换的关系数据库水印算法.根据过滤规则,从关系数据库中抽取某一类的数据,组成二维信号,将水印嵌入到二维信号的小波域中.使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,对原始载体的影响很小.同时,嵌入的数字水印具有较好的鲁棒性,常规的数据库的处理方法对其影响较弱.

     

动态零等待流水线调度问题的滚动策略及优化算法

针对工件动态到达的零等待流水线调度问题,提出一种基于工件的滚动策略.证明了在该策略下全局调度性能随着局部调度的逐步滚动可得到不断改善.将该策略与基于差分进化的混合算法有机结合,能有效处理动态零动态调度,滚动策略,差分进化,全局罚函数.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

克服恋食行为的PSO算法改进研究

基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

     

基于划分时滞区间的一类Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性

研究一类具有时变时滞及参数不确性的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性问题.应用划分时滞区间的思想构造了一个新的Lyapunov泛函,并以线性矩阵不等式的形式给出了平衡点全局鲁棒稳定性判据,新判据放松了时变时滞变化率必须小于1的限制.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.

     

一种网络化控制系统的鲁棒H∞动态输出反馈控制

对于存在网络诱导控制时延和输出时延的网络化控制系统,在离散域内给出了网络化控制系统的一种时延相关的动态输出反馈控制方法.针对无扰动和有扰动的系统,分别基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,推导出闭环系统稳定的充分条件,并给出了鲁棒最优和次优控制律的设计方法.仿真结果表明,所提出方法能实现稳定控制和有效的干扰抑制作用.

     

基于IMM-PF的分布式估计融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的估计融合算法存在线性化误差,且受高斯噪声假设限制的问题,提出一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的分布式多传感器估计融合算法.各传感器节点采用IMM-PF算法,以便在非线性,非高斯条件下稳健地跟踪机动目标;融合中心则采用基于粒子滤波(PF)的分布式融合方法进行全局估计融合.该算法适用于非线性,非高斯条件下的多传感器状态估计.仿真结果表明,该算法能够提高多传感器系统状态估计的精度.

     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

基于TD-TP-growth的模糊关联规则挖掘算法

提出一种基于ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ的模糊关联规则挖掘算法．首先,使用３种t-模算子以及由其产生的蕴涵算子计算模糊频繁项的支持度和规则的蕴涵度,产生的关联规则能表示模糊项间的确定性和渐近性逻辑语义;然后,以事务的惟一标识为键值,散列存储每个事务相对ＦＰ-ｔｒｅｅ中每个结点所表示模糊项的隶属度,使ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ适用于模糊频繁项的挖掘,并分析了算法的时间和空间复杂度;最后,实验结果表明该算法比基于ａｐｒｉｏｒｉ的模糊频繁项挖掘算法在时间方面更加有效．