胞映射技术研究非线性化学系统的性态

用胞映射方法对典型的非线性化学动力学系统,例如对著名的ＢＺ振荡反应、ＷＲ反应和Ｒｏｓｓｌｅｒ反应等复杂的非线性化学动力学体系的演化过程、内在机制、吸引环和振荡行为进行了数值仿真和分析,结果表明：胞映射方法能够揭示常规方法无法获取的内在规律和表象,进一步显示了胞映射方法普适性、定量性和求解性。     

胞映射基本理论与算法实现

胞映射方法是求解非线性复杂系统全局性态的一种数值计算技术,结合多线程并行处理的可视化技术,能够地对非线性化学动力学体系的复杂演化过程、奇异吸引域和混沌性态等进行有效、动态和准确地解析从而深刻揭示系统的内在机制。结合编程实践详细介绍ＨｓｕＣ．Ｓ创立的胞映射理论（包括简单胞映射和广义胞映射）的基本概念、算法实现框图、编程模块和应用技巧。讨论分析了胞映射方法的优势,结果表明：胞映射理论具有普遍适应性和求     

胞映射方法研究三峡库区流域富营养化污染的演化性态

用胞映射方法对两种流域富营养化污染非线性简化系统的演化过程和全局性态进行了数值仿真、分析和探讨，结果表明：胞映射方法在解决流域时空混沌问题时表现出良好的解析能力，可从复杂动力学系统中提取常规方法无法获取的混沌形态、演化模式、奇异吸引域和吸引子特征，有助于深层次上认识和揭示复杂水域富营养化污染体系的演变过程和产生混沌的原因，为三峡库区富营养化污染的趋势预报和调控机制的研究提供新思路和实现技术。     

胞映射方法及其在非线性随机动力学中的应用

介绍了与非线性随机动力学研究密切相关的几类胞映射方法的研究和进展,主要有广义胞映射图方法、基于短时高斯逼近的胞映射方法、并行胞映射方法等.简述了胞映射方法在随机动力学中的应用情况,重点关注随机响应、分岔、离出和碰撞振动系统.给出了胞映射方法面临的挑战,以及未来研究可能的发展方向.     

C/S分布式并行处理技术在高速局域网平台上实现非线性环境化学胞映射体系的大规模计算

通过100Mb/S集线器连接4台双CPU和2台单CPU计算机构成分布式并行计算的局域网平台，采用VC＋＋6．0高效、稳定、方便和成功地实现了分布式多线程并行计算，将非线性环境化学问题的胞映射大规模计算数值解体系进行了有效划分，并合理地分配到局域网上的每一台计算机上的每一个CPU中，然后通过局域网返回各自的处理结果，最后在客户机上完成各单项任务的总装，达到了可持续利用现有计算机资源和大幅度提高计算效率的目的。用这种低成本方式简单、清晰和快捷地掌握并行处理技术十分适应非计算机专业科研人员用来解决超大负荷计算量的复杂问题。     

大气中二氧化碳污染与气候演化关系的胞映射计算研究

改进了简单胞映射算法，应用于具有外源强迫特性的Saltzman气候模式——能量平衡气候模式的计算分析，从而有效、动态和直观地揭示大气环境中海温、海冰冰界和二氧化碳浓度之间非线性耦合的相互作用及其整个大气系统的复杂演化过程，得到了在给定控制参数下胞映射吸引子和各步吸引哉在胞映射相空间中的分布图形，刻划了系统长期演化的全局性态。另外，通过调试∧参数还发现它对系统准稳态演化过程的影响敏感，参数∧值过于简化可能导致系统信息丢失。     

两自由度齿轮传动系统全局动力学研究

齿侧间隙的存在,使齿轮传动系统存在着丰富的非线性动力学行为.考虑两自由度齿轮传动系统的动力学模型,利用数值方法分析系统的分岔和混沌动力学行为.通过简单胞映射方法对非线性齿轮系统进行全局分析,得到系统的吸引子,吸引域等全局特性.结果显示:随着激振频率的变化,系统存在多个周期解共存以及周期解与混沌运动共存现象.最后利用系统的相轨线图与庞加莱截面图进行对比分析,在不同的初值条件下,系统呈现出不同的周期运动或混沌运动.利用简单胞映射方法的数值计算结果可以实现在不良参数条件下,通过合理控制系统的初值条件而获得理想的系统响应.     

保留复杂化学模式特征的映射及其应用

提出一种保留模式特征的映射算法,并具体应用于高维的、分量间存在复共线性的复杂化学模式特征的映射,取得良好效果。算法首先提取能最大限度表达复杂化学模式特征的特征变量,并进而采用自组织映射算法将由特征变量组成的特征模式映射到低维空间,使自组织映射结果平面能直观地显示复杂化学模式的特征。算法在具体应用过程中根据复杂化学模式样本的特性,提出了主成分特征映射和分类相关成分特征映射算法。     

大气中二氧化碳污染与气候演化关系的胞映射计算研究

改进了简单胞映射算法,应用于具有外源强迫特性的Saltzman气候模式——能量平衡气候模式的计算分析,从而有效、动态和直观地揭示大气环境中海温、海冰冰界和二氧化碳浓度之间非线性耦合的相互作用及其整个大气系统的复杂演化过程,得到了在给定控制参数下胞映射吸引子和各步吸引域在胞映射相空间中的分布图形,刻划了系统长期演化的全局性态。另外,通过调试A参数还发现它对系统准稳态演化过程的影响敏感,参数A值过于简化可能导致系统信息丢失。     

只含一个非线性项的超混沌系统及其电路实现

构造出了一个新的只含有一个非线性项的四维非线性动力学系统,研究了该系统的超混沌吸引子、Lyapunov指数、庞加莱映射图等复杂动力学特征,然后以Multisim电路仿真软件为平台进行了仿真实验,验证了超混沌系统的混沌现象.     

Fuzzy membership function based neural networks with applicationsto the visual servoing of robot manipulators

It is shown that there exists a nonlinear mapping which transforms image features and their changes to the desired camera motion without measuring of the relative distance between the camera and the object. This nonlinear mapping can eliminate several difficulties occurring in computing the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback control methods. Instead of analytically deriving the closed form of this mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network incorporating a fuzzy-neural interpolating network is proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of the FMF network is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very effective in the function approximation. Several FMF networks are trained to be capable of tracking a moving object in the whole workspace along the line of sight. For an effective implementation of the proposed FMF network, an image feature selection process is investigated, and the required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are presented to show the validity of the proposed visual servoing method     

碰摩转子映射系统的非线性反馈混沌控制

采用不连续穿越映射技术,Jeffcott碰摩转子系统的映射在擦边碰撞附近可以近似为在一个方向上有平方根伸缩的四维映射,本文对此映射的动力学行为进行了研究,而且发现了有大量的混沌现象存在.采用非线性反馈混沌控制方法,通过选取合适的控制增益参数,可将碰摩转子映射系统的混沌运动控制到有规则的擦边周期1轨道和单点碰摩周期2轨道.数值模拟证实了分析结果.     

基于广义模糊双曲模型的自适应动态规划最优控制设计

为连续非线性系统提出了一种有效的最优控制设计方法. 广义模糊双曲模型(Generalized fuzzy hyperbolic model, GFHM)首次作为逼近器用来估计 HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程的解 (值函数,即它是状态与代价函数之间的映射), 然后,利用该近似解获得最优控制. 本文方法只需要一个GFHM估计值函数. 首先, 阐述了对于连线非线性系统最优控制的设计过程; 然后,证明了逼近误差是一致最终有界的 (Uniformly ultimately bounded, UUB); 最后, 一个数值例子验证了本文方法的有效性. 另一个例子通过与神经网络自适应动态规划的方法作比较, 演示了本文方法的优点.     

Multi‐objective optimal motion control of a laboratory helicopter based on parallel simple cell mapping method

This paper presents a study of multi‐objective optimal design of nonlinear control systems and has validated the control design with a twin rotor model helicopter. The gains of the porportional integral differential (PID) control are designed in the framework of multi‐objective opitmization. Eight design paramaters are optimized to minimize six time‐domain objective objective functions. The study of multi‐objective optimal design of feedback control with such a number of design paramaters and objective functions is rare in the literature. The Pareto optimal solutions are obtained by the proposed parallel simple cell mapping method consisting of a robust Pareto set recovery algorithm and a rolling subdivision technique. The proposed parallel simple cell mapping algorithm has two features: the number of cells in the invariant set grows linearly with the rolling subdivisions, and the Pareto set is insensitive to the inital set of seed cells. The current control design is compared with the classical LQE control for linear systems, and is also experimentally validated. The current design provides improved control performance as compares with the LQR control, and is applicable to complex nonlinear systems.     

结合信息能度量的核形态差异学习*

利用核映射及非局部均值降噪特性构造相似性度量,即信息能度量。通过对细胞表型图进行特征映射并结合信息能度量得到图像特征的形态差异目标函数,依据梯度上升优化获取最优度量矩阵,建立基于核方法的形态差异学习模型。该模型特点在于:不仅考虑了各类样本的相似性,同时在降低噪声影响形态差异学习的过程中充分利用了图像的高阶统计量和非线性特征。实验结果表明,该核化算法灵敏度更高,且具有较好的鲁棒性,能有效应用于临床诊断。