鲁棒

摘要： 在模拟移动床的实际工作过程中,由于进料浓度和温度变化以及色谱柱填充不一致等因素影响,初始工艺参数作业下的分离性能可能会出现下降。首先对模拟移动床的机理模型进行了分析;然后在色谱分离平衡理论的基础上,使用有限元正交配置法求解模型得到新的工艺参数点;最后以果葡糖浆组分分离为对象,使用所提方法求解有扰动作用时的优化工艺参数,结果显示果糖纯度的合格率从81%提高到99%,证明其具有良好的鲁棒性。

摘要： 为了在揭示数据全局结构的同时保留其局部结构,本文将特征自表达和图正则化统一到同一框架中,给出了一种新的无监督特征选择(unsupervised feature selection,UFS)模型与方法。模型使用特征自表达,用其余特征线性表示每一个特征,以保持特征的局部结构;用基于L_(2,1)范数的图正则化项,在保留数据的局部几何结构的同时可以降低噪声数据对特征选择的影响;除此之外,在权重矩阵上施加了低秩约束,保留数据的全局结构。在6个不同的公开数据集上的实验表明,所给算法明显优于其他5个对比算法,表明了所提出的UFS框架的有效性。

摘要： 常见的无监督特征选择方法考虑的只是选择具有判别性的特征,而忽略了特征的冗余性,并且没有考虑到小类问题,故而影响到分类性能。基于此背景,提出鲁棒不相关回归算法。首先,对不相关回归进行研究,使用不相关正交约束,以便找出不相关但具有判别性的特征,不相关约束使得数据结构保持在Stiefel流形中,使模型具有封闭解,避免了传统的岭回归模型引发的可能的平凡解。其次,损失函数与正则化项使用L_(2,1)范数,保证模型的鲁棒性,得到具有稀疏性的投影矩阵;同时将小类问题考虑进去,使投影矩阵数量不受类别数的限制,得到足够多的投影矩阵,从而提升模型的分类性能。理论分析和多个数据集上的实验结果表明,所提出的方法比其他特征选择方法具有更好的性能。

摘要： 针对单样人脸识别中每个训练样本只有一张人脸图像,尤其是存在光照、表情以及遮挡等变化时,提取特征信息单一化等问题,提出一种局部通用的分块核协同表示单样本人脸识别算法。算法通过备用的训练样本构造通用的类内变化字典,并对通用集和训练样本进行分块,以达到样本扩充的目的,保证训练字典的完备性,从而提取足够的特征判别信息,然后利用高斯核变化将人脸数据映射到高维特征空间,从而实现人脸数据线性化的优势,增强人脸特征信息的可分性,提高算法在复杂环境下的适应能力。最后通过正则化协同表示计算每个样本块的重构误差,根据所有分块误差和最小完成样本的分类。在ORL、Extended Yale B、AR人脸库进行仿真实验,结果表明,构建通用的类内变化字典和对样本的分块除了起到扩充样本的作用外,还有助于人脸特征的线性表示,增强了样本的准确率。

摘要： 针对高速飞行器飞行模态辨识技术可行性及未来发展问题,本文介绍了高速飞行器飞行模态辨识技术及验证研究情况。其中工作模态辨识搭载的飞行试验平台最高飞行马赫数为6。通过地面试验研究和飞行器结构特点,确定了遥测系统测点最优布置方案,通过遥测系统进行了若干通道的低频振动响应测量。提出了基于时域缩放的飞行模态滑动跟踪方法,对飞行器飞行过程中的低阶模态进行了锁定和跟踪。通过研究,验证了飞行模态辨识方法和测量系统的可行性,为后续进一步研究飞行模态天地差异以及发展飞行模态在线辨识技术奠定了基础。

摘要： 针对现存的基于自适应邻域的多视图聚类算法没有考虑噪声和共识图信息损失的问题,提出一种基于自适应邻域的鲁棒多视图聚类(RMVGC)算法.首先,为了避免噪声和异常值对数据的影响,通过鲁棒主成分分析模型(RPCA)从原始数据中学习多个干净的低秩数据;其次,用自适应邻域学习直接融合多个干净的低秩数据来得到一个干净的共识关系图,从而减少图融合过程中的信息丢失.实验结果表明,所提RMVGC算法的标准化互信息(NMI)在MRSCV1、BBCSport、COIL20、ORL和UCI digits数据集上比目前流行的多视图聚类算法分别提升了5.2、1.36、27.2、4.66和5.85个百分点.同时,该算法保持了数据局部结构,增强了对原始数据的鲁棒性,提高了关系图质量,在多视图数据集上具有较好的聚类性能.

摘要： 近年来,串联补偿装置在配电网中有了更多的应用,需要研究串联补偿装置在配电网中的配置方案,满足配电网在多种状态下的运行需求.但是配电网的负荷是存在较大波动,电力企业希望能在串联补偿装置可以在配电网不同负荷状态下实现降损和改善线路低电压问题.为此,本文建立一种综合考虑配电网负荷运行状态的多目标优化模型,以线损率和电压偏离度为优化目标,进而通过NSGA II算法获得帕累托前沿.再用逼近理想解排序法从帕累托解集中获得任意负载率下的优化结果,对于所有负载率下的优化结果进行配电网年度潮流计算,选取线损率最低的为最终的优化方案.最后在34节点配电网算例中对模型和算法进行验证和分析,并说明了计算结果的鲁棒性.

摘要： 针对人脸图像复杂环境变化,提出了一种基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法.算法首先通过协同表示计算重构样本与测试样本之间的残差,根据残差选取与测试样本临近的训练样本组成新的字典;然后在该字典上通过鲁棒PCA依次进行低秩误差分解,并计算误差矩阵的平滑性、稀疏性;最后联合协同表示的残差以及低秩分解中的平滑性和稀疏性构建判别准则进行人脸图像的分类识别;在ORL、AR等人脸库的实验表明:基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法不仅能够在复杂环境变化下取得良好的识别性能,而且保持了协同表示的优势,大大减少运行时间.

摘要： 低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具.矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型.为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和.建立最小化矩阵双核范数与L1范数加权组合的优化模型,并给出求解该模型的交替方向乘子法.在真实数据集上的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.

摘要： 提出翼面压力系数不确定性大小的建模方法。根据紊流激励下的响应信号，采用最小二乘复指数法辨识工作模态的极点，由不同数据段辨识的工作模态极点具有分散性，基于工作模态极点数据，采用模型有效性确认方法确定气动压力不确定性大小。最后采用μ方法分别对全机模型进行了鲁棒颤振分析。并采用全机风洞试验验证了上述分析框架的有效性。结果表明，模型有效性确认方法能够根据试验响虑数据得到有效不确定度大小。经过模型有效性确认后，考虑气动压力和频率不确定性的模型的最危险颤振速度比标称速度下降2 m/s。试验颤振速度在模型集合最危险颤振临界预测速度范围内。

摘要： 在耗散不确定性的条件下,通过线性矩阵不等式(LMI)的方法,研究了一类不确定广义时滞系统的鲁棒无源控制问题。给出了此类不确定广义系统严格无源的充分条件,然后设计了此类不确定广义系统的鲁棒无源控制器.

摘要： 本文在时域中考虑多胞不确定离散系统的鲁棒ESPR估计问题.提出了基于线性矩阵不等式(LMI)的处理方法,指出鲁棒ESPR估计问题可解的充分条件是一组LMI有解,使鲁棒ESPR估计转化为一个凸优化问题,可应用Matlab工具箱求解.而且利用LMI的解构造了估计器的系数矩阵.数值例子说明了该方法的有效性.

摘要： 本文首先考虑到残差检验法对软故障的低灵敏度,提出一种基于状态递推器的滑动残差检验法,提高了故障检测灵敏度;然后基于故障条件下信息分配系数对各子滤波器的影响分析,从提高无故障子系统的鲁棒性考虑,提出一种自适应的鲁棒联邦滤波算法.根据该算法,信息分配系数可根据故障因子进行自动调整,以减少故障通过全局重置对英他无故障子系统的污染程度,从而减少故障的影响程度和持续时间,提高故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力.仿真结果表明,该算法是有效的.

摘要： 提出一种基于神经网络模型的鲁棒PI型广义预测控制(GPC)方法.该方法首先对非线性系统进行辨识,然后在辨识与控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出应用于辨识器与控制器中,并且在控制器中采用PI型目标函数.将本方法用于非线性系统控制,可以降低辨识器与控制器对未建模的敏感性,具有很强的鲁棒性能.

摘要： 容错控制理论的研究对提高飞行控制系统的安全性和可靠性提供了强有力的保证。结合容错控制理论的研究内容和现代飞行控制系统的特点,本文给出了容错飞行控制系统的主要研究内容,重点讨论了容错飞行控制理论的研究现状,介绍了自适应、鲁棒、智能和非线性容错飞行控制理论的一些研究成果,最后指出了该领域的一些热点和难点问题,讨论了容错飞行控制理论未来的发展方向。未来容错飞行控制系统的设计必将是对自适应与智能等新兴技术的更大发挥与应用。

摘要： 多天线下行链路系统的最优线性预编码设计通常会需要大量的反馈开销。一种有效的解决方案是最优波束成型算法,即产生M路随机的波束,然后再根据用户的最大信干噪比(SINR)来选择所需要调度的用户。这种解决方案的优点是对反馈链路的开销需要很小。然而,虽然这种技术在用户数很大的情况下已经被证明性能接近理论最优的极限,但是在实际系统中用户数总是有限的,这就导致上述算法的性能在实际系统中显著下降。在本文中,针对这种情况,提出了一种基于模式切换的改进最优波束算法。在不增加反馈开销的情况下,系统根据反馈SINR计算的门限值选择工作在TDMA或者SDMA模式下,从而使得系统在低用户密度的情况下获得更好的容量性能。

摘要： 针对在仅有角度测量条件下,导弹对固定目标的相对位置测量问题,本文给出了一种基于强跟踪滤波器的估计算法.该方法对于模型的初始状态和系统测量噪声的统计性质并不敏感,同时,在滤波器达到稳态时,对过程的突变状态仍然具有很强的跟踪能力.数学仿真验证了该方法的有效性.

摘要： 主动队列管理是作用在网络中间节点上的一种非常有效的拥塞控制策略.但目前基于启发式与控制理论的主动队列管理算法在控制精度和鲁棒性方面存在不少问题,在该文的研究中,作者将TCP的流量控制过程视为二阶非线性时变系统,并通过可逆分析,证明该系统可逆,采用神经网络逆系统这种近年来发展起来的非线性鲁棒控制理论作为控制器的设计方法,设计出一种新的AQM算法.仿真试验表明它的稳态和瞬态性能都优于与它具有相同实现复杂度的RED和PI算法,并且在负载扰动和参数变化时具有很强的鲁棒性.

摘要： 概述了虚拟样机环境下复杂产品协同设计的主要内容及相关技术,在此基础上针对多领域协同设计问题,采用广义约束网络方法建立了全局一体化的参数协调模型并介绍了相关的算法,根据耦合特征抽象出复杂产品设计中的耦合关系模型并根据全局灵敏度方程GSE(Global sensitivity equations)对各领域之间耦合因素进行分析,再采用鲁棒性思想进行参数优化以保证复杂产品设计中参数指标的稳定性,这些理论模型及算法为提高复杂产品的设计性能、缩短设计周期作了充分的准备.

摘要： 一种具有下顶部吸收材料的控制棒，该吸收材料表现出比在下顶部吸收材料上方延伸的第二吸收材料低得多的辐射诱导膨胀。当控制棒完全插入导向套管时，具有比第二吸收材料低得多的反应性当量的下顶部吸收材料从控制棒下端塞延伸到在核燃料组件的导向套管中的缓冲器正上方的断面。

摘要： 本发明涉及一种鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器，该方法包括：压缩器采用IP标识随机行为方式处理包流的前若干个数据包，并根据该前若干个数据包确定IP标识行为方式；压缩器根据确定后的IP标识行为方式处理所述包流的后续数据包。鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器可以避免无线资源浪费，提高无线资源利用率。

摘要： 本发明公开了一种金属棒温度分布系统的鲁棒启发式迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法包括：针对金属棒系统利用有限差分法对金属棒热力学方程进行离散化得到偏递推方程，然后转化为空间互联系统模型；提升向量技术将模型转换为等价的一维动态模型，再设计一个基于状态反馈的控制器，之后用它构造基于输出信息的控制器，根据所设计的迭代学习律将被控对象转化为等价的离散重复过程，基于重复过程的稳定性分析将控制器综合问题转换成线性矩阵不等式，该启发式方法简单易于实现，解决了静态输出反馈通常引起的非凸稳定性问题，并且考虑了系统的模型不确定性与扰动抑制问题，具有良好的与控制性能与鲁棒性。

摘要： 本发明公开的一种基于拍卖模型的分布式鲁棒异构多AUV任务分配方法，首先，建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型，包括拍卖商的优化模型以及AUV的优化模型。其次，针对现有拍卖算法没有充分考虑到拍卖商的利益，不符合市场规律的问题，引入任务奖励反馈机制，拍卖商通过自适应的调整任务奖励，最终达到在保证AUV效用的同时，有效降低拍卖商成本的目的，促进了拍卖商参与拍卖；最后，针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素，提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定因素，提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。

摘要： 本发明公开了一种多AUV协同定位鲁棒延迟滤波方法，包括步骤一：建立多AUV协同定位模型；步骤二：通过将延迟转换为量测偏置构建存在时变量测延迟的非线性协同定位系统模型；步骤三：构建时变延迟模型下向量与向量预测值的统计相似性度量；步骤四：将后验概率密度函数近似为高斯分布，最大化代价函数下界求得近似解；步骤五：通过求解代价函数优化解，完成辅助变量更新；步骤六：通过辅助变量对量测噪声协方差矩阵进行修正。本发明在水声通讯延迟与量测噪声异常值共同存在的情形下，可同时削弱延迟与非高斯噪声对定位精度的影响。

摘要： 本发明提供一种鲁棒的本征谱构建方法及鲁棒的无线感知方法。其中鲁棒的本征谱构建方法包括：获取感知任务，根据感知任务的活动尺度获取感知任务的轨迹；基于所述感知任务的轨迹获取能够代表感知任务本征特征的位移信息；基于本征位移信息和相对于感知设备的range信息之间的关系建立本征速度与Doppler之间的比例关系；基于本征速度与Doppler之间的比例关系和Doppler谱，构建能够代表感知任务本征特征的本征谱。本发明克服了现有Doppler谱会随着运动位置和方向改变的技术难题。

摘要： 本发明属于协同定位数据处理技术领域，公开了一种鲁棒式低功耗TDOA定位方法及鲁棒式中值过滤器，对某个未知节点的多个邻居锚节点进行组合，使用三边定位算法得到多个候选位置组成的候选点集，并对所述多个候选位置按照X,Y,Z轴的值升序进行排列；从候选点集中将偏离较远的候选位置删除，对剩余的候选点求均值得到最终定位结果。本发明通过提出一种鲁棒式的两步加权最小二乘定位算法，避免实际测量中，信号传播偏离，通信错误所造成的定位系统的错误，从而影响其他功能的正常运行，提高整个系统的鲁棒性和可应用性；实验结果表明，本发明提出的算法其平均误差，定位错误点数量都要优于原始两步加权最小二乘定位算法。

摘要： 本发明涉及一种鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器，该方法包括：压缩器采用IP标识随机行为方式处理包流的前若干个数据包，并根据该前若干个数据包确定IP标识行为方式；压缩器根据确定后的IP标识行为方式处理所述包流的后续数据包。鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器可以避免无线资源浪费，提高无线资源利用率。

摘要： 本发明公开了一种金属棒温度分布系统的鲁棒启发式迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法包括：针对金属棒系统利用有限差分法对金属棒热力学方程进行离散化得到偏递推方程，然后转化为空间互联系统模型；提升向量技术将模型转换为等价的一维动态模型，再设计一个基于状态反馈的控制器，之后用它构造基于输出信息的控制器，根据所设计的迭代学习律将被控对象转化为等价的离散重复过程，基于重复过程的稳定性分析将控制器综合问题转换成线性矩阵不等式，该启发式方法简单易于实现，解决了静态输出反馈通常引起的非凸稳定性问题，并且考虑了系统的模型不确定性与扰动抑制问题，具有良好的与控制性能与鲁棒性。

摘要： 本发明涉及一种核反应堆鲁棒灰控制棒。一种具有下顶部吸收材料的控制棒，该吸收材料表现出比在下顶部吸收材料上方延伸的第二吸收材料低得多的辐射诱导膨胀。当控制棒完全插入导向套管时，具有比第二吸收材料低得多的反应性当量的下顶部吸收材料从控制棒下端塞延伸到在核燃料组件的导向套管中的缓冲器正上方的断面。