基于SR-VGG19的人脸表情识别算法研究

针对人脸表情识别率低、泛化能力弱的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的表情识别算法.对VGG19网络模型进行优化,采用改进的区域候选网络(Improved Regional Proposal Network,IRPN)代替滑动窗口以避免图像特征的重复提取;在输出层之前使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid ...     

一类控制方向未知的不确定非线性系统的输出调节

针对控制方向未知的情况下,具有线性外部系统的不确定非线性系统的全局鲁棒输出调节问题,假设系统和高频增益符号是未知的,并且未知的参数可以是任意大,这就为控制器的设计带来了挑战.为了解决这个问题,首先,进行坐标变换,计算出新的状态方程;然后,通过使用Nussbaum动态增益技术、自适应控制方法和内模原理,将鲁棒输出调节问题...     

基于交叉熵的节点重要性排序算法

如何高效地度量节点的重要性一直是复杂网络研究的热点问题。在节点重要性研究中,目前已有许多算法被提出用于判断关键节点,然而多数算法局限于时间复杂度过高或评估角度单一。考虑到熵可用于定量描述信息量的大小,因此,提出了一种基于交叉熵的节点重要性排序算法,该算法兼顾了中心节点与其近邻节点之间的整体影响力,并将节点的邻域拓扑信息有机地融合,使用交叉熵值来量化节点之间的信息差异性。为验证该算法的性能,首先采用单调关系、极大连通系数、网络效率以及SIR模型作为评价指标,其次在8个不同领域的真实网络上与其他7种算法进行比较实验。实验结果表明,该算法具有有效性和适用性,此外时间复杂度仅为O(n),适用于大型网络。     

一类非线性纯反馈系统的预定性能控制器设计

研究一类非线性纯反馈系统的预定性能控制问题.首先,为了避免采用繁琐的公式计算来处理纯反馈系统中的非仿射性结构,提出一种非传统状态变换并引入关于控制输入的一阶辅助系统;然后,为了保证纯反馈系统预定性能,设计一个相对简易的Lyapunov函数,利用反步法给出一种新的控制算法.实验仿真表明,所设计的控制器可使非线性系统状态全局有界,且可保证系统的预定性能,与现有的方法相比,其跟踪误差精度有显著提高,同时也具有一定鲁棒性.     

一类具有未知外部扰动的非线性系统全局干扰抑制

研究一类具有外部未知扰动的非线性系统干扰抑制问题。外部未知扰动是由一类未知有界扰动和一类由非线性外部系统产生的非线性扰动构成的,由外部系统产生的非线性扰动是一类具有非谐波的周期扰动。在规范化参数内模的基础上,利用系统状态的变量信息和外部系统的结构信息构造了一个新的内模方程;在标称系统的控制律基础上,进一步构造了一个反馈控制律来保证闭环系统所有信号全局一致有界。仿真结果验证了干扰抑制算法的有效性。     

几种模型降阶方法的仿真对比研究

算法比较研究,比较几种主要模型降阶方法的优缺点,为给工程应用提供方法参考.利用奇异值分解的模型降阶方法具有较好的理论性质,能够保持降阶系统结构特性,但计算成本较高故不适合大规模动态系统的降阶;采用矩匹配的模型降阶方法计算简便,适合大规模系统降阶,但无法保证降阶系统稳定性,也很难求得降阶误差界.最小二乘降阶法同时利用了系统的Gramian矩阵和Krylov子空间理论,结合了二者的优点,使得降阶过程计算简化,保持了降阶系统的结构特性,而且降阶误差进一步减小.仿真算例证明了最小二乘法较前两者具有优越性.     

一类非线性直升机模型的滑模降阶控制器设计

针对带有交叉耦合的多输入CE150直升机模型,研究了一类多输入仿射非线性系统的控制设计问题,基于滑模变结构控制理论,采用了一种新的控制器设计方法:滑模降阶方法,即反复运用变结构控制理论,对一类高阶的仿射非线性系统,构造了合适的微分同胚变换函数,把初始高阶系统降至低阶系统,并构造了变结构控制律,再利用当前级和上一级控制输入的映射关系反推出初始系统的控制输入.通过CE150直升机模型仿真结果表明,该方法有效可行.     

一类非线性仿射系统的滑模降阶控制器设计

针对一类非线性仿射系统的控制器设计问题,基于滑模变结构控制理论,提出一种新的控制器设计方法:滑模降阶方法.首先反复运用变结构控制理论对一类n阶的仿射非线性系统构造n-1个微分同胚变换函数和n-1个滑动流形,将初始系统降至一阶系统,并给出了变结构控制律;然后利用当前级与上一级控制输入的映射关系进行n-1次反推运算,即可得到初始系统的控制输入;最后通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于EEMD的改进小波阈值算法在超声水表中的应用EI北大核心CSCD

针对超声水表在实际工作环境中容易受到噪声干扰从而导致计量精度下降的问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的改进小波阈值降噪算法。为了提高降噪效果,对小波阈值降噪算法进行了改进,构造了非线性阈值函数取代传统阈值函数,同时给出了一种分解尺度选择的方法。利用EEMD将流速信号分解为一系列的本征模态函数,通过改进小波阈值降噪算法对本征模态函数进行降噪处理,去除其中的噪声分量,为了验证该算法的适用性,将其与小波阈值降噪算法和时空滤波分析方法进行了比较。试验结果表明,以超声水表流速信号为降噪对象时,基于EEMD的改进小波阈值降噪算法具有较好的降噪效果。