【摘 要】
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运用广义逆和协方差配置理论,研究了一类随机离散系统的H和状态方差多指标约束下静态输出反馈的综合设计问题,将多指标融于一修正的Riccati代数矩阵方程中,由此给出期望的控制器存在条件和解集合的表达式,并给出了鲁棒控制器的设计步骤,设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性.
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运用广义逆和协方差配置理论,研究了一类随机离散系统的H<,∞>和状态方差多指标约束下静态输出反馈的综合设计问题,将多指标融于一修正的Riccati代数矩阵方程中,由此给出期望的控制器存在条件和解集合的表达式,并给出了鲁棒控制器的设计步骤,设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性.
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提出一种基于动态仿射变换进行复式匹配的虹膜识别方法.该方法充分利用虹膜的天然极坐标结构特性,采用一种局部支撑且具任意光滑度的小波变换进行边缘特征点提取,给出了虹膜特征点的定义,并对确定的虹膜特征点集构造相应的仿射变换系统,以此将粗匹配过程细化.该算法较好地保持了虹膜识别过程中所采集图像的弹性形变,提高了算法的精度.实验表明了此方法的有效性.
介绍了图像数据融合技术,阐述了自组织特征映射神经网络模型,即Kohonen网络,它可模拟大脑的侧向抑制功能,只靠输入网络的模式特征便可以自行修改单元连接的权值.实验结果表明,用该网络模型对来自同一景物且带有不同噪声的图像进行数据融合,可以得到较为理想的图像.
在卡尔曼滤波的基础上,提出了加权卡尔曼滤波的概念.通过强调某些状态量的作用,改变了卡尔曼滤波的最优增益阵,影响了滤波的效果.加权卡尔曼滤波适用于存在可观性较差状态量的系统,可改善其滤波效果.计算机仿真验证了该理论的正确性,同时给出了该理论适用的具体条件.
讨论利用粒子滤波进行整周模糊度解算.首先初始化粒子向量,把它作为一个随机向量;然后应用贝叶斯法则求得条件概率,根据概率值的大小进行取舍;最后重新复制概率大的粒子量进行新的滤波,这是一种完全非线性的方法.对GPS载波相位定位进行仿真,表明该方法具有良好的鲁棒性.
为解决模式识别中存在的边界模糊、噪声干扰等问题,将模糊技术与神经网络相结合,通过在网络输入层将特征量模糊化处理,在输出层引入模糊决策算法,建立了模糊神经网络模型.将此算法应用于字母识别问题,仿真证明对于处理受污染情况模式识别问题,具有良好的解决能力.
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