一般控制体系中干扰衰减问题的解决

在系统性能变量作为反馈输入的情况下,假设所有信号都是标量,发展了一般反馈系统基本设计限制的理论。为了把该理论延伸到性能变量不能用作反馈输入的系统,设计了一个常态控制器用来解决一般控制体系中干扰衰减问题。在控制结构基础上,要注重相对于性能输出的传感器的位置,以及相对于外部输入的激励源的位置等。除了在测试输出性能时存在折中外,在扰动衰减和鲁棒稳定性之间也可能存在折中。     

凸度量空间拟非扩张映射不动点的lshikawa迭代

在凸度量空间人，证明了lshikawa迭代序列收敛于非扩张映射不动点的一个充分必要条件，这个结果，改进和推广近期许多相应结果。     

混合编程集群研究及实现

介绍了采用双核处理器的共享存储多处理机（SMP）作为计算节点时,高性能并行计算集群的结构。研究了此类系统的并行计算粒度和优化方法,描述了该集群MPI＋OpenMP的混合编程平台构建方法。利用此平台,实现了求解现行方程组的Mann迭代算法,通过数值测试,表明此类集群具有良好的计算性能。此系统已用于实际工作中,取得了良好的效果。     

网络控制系统鲁棒性能μ综合控制

针对网络控制系统的延时问题,分析了具有乘性输入不确定性的被控对象中嵌入加权函数的μ鲁棒性能,并利用鲁棒控制中μ分析的D-K迭代法设计出网络控制器。仿真结果表明μ控制器能够保证系统在一定延时范围内的稳定性和鲁棒性。     

改进的LIP偏微分方程图像去噪方法

针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。     

非线性拟压缩映象序列具误差的Ishikawa迭代

在凸度量空间内,对拟压缩映象序列定义了具误差的Ishkawa迭代序列,证明了具误差的Ishikawa迭代序列收敛于非线性拟压缩映象序列的唯一公共不动点。     

改进的并行ORTHOMIN（m）算法

通过利用ORTHOMIN（m）算法的固有性质,消除ORTHOMIN（m）算法的内积计算数据相关性,给出了一种改进的ORTHOMIN（m） （IORTHOMIN（m））算法。同ORTHOMIN（m）算法对比,IORTHOMIN（m）算法与ORTHOMIN（m）算法有相同的收敛性,在基于MPI的分布式存储并行机群上进行并行计算时,同步开销次数减少为ORTHOMIN（m）算法的一半。数值计算结果与理论分析表明改进的IORTHOMIN（m）算法的性能要优于ORTHOMIN（m）算法。     

基于像素预判的各向异性扩散并行图像恢复

基于各向异性扩散去噪模型(P-M)的图像恢复思想,提出了一种新的利用像素预判断的图像恢复并行高效算法模型。该模型充分利用图像中每一个像素的预判断知识,设计COW工作站机群以结合实现并行算法。实验结果表明,该算法既能提高P-M算法的运行效率,又能获得与其相当的恢复质量。     

非线性拟压缩映射的改进Ishikawa型迭代

在凸度量空间内,引入了非线性拟压缩映射序列和改进的Ishikawa型迭代序列,证明了改进的Ishikawa型迭代序列收敛于非线性拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

非线性拟压缩映射的改进Ishikawa型迭代

在凸度量空间内,引入了非线性拟压缩映射序列和改进的Ishikawa型迭代序列,证明了改进的Ishikawa型迭代序列收敛于非线性拟压缩映射序列的唯一公共不动点。