摘要:

经典线性算法的非线性核形式是近10 年发展起来的一类非线性机器学习技术.它们最显著的特点是利用满足Mercer条件的核函数巧妙地推导出线性算法的非线性形式, 并表述为与样本数目有关、与维数无关的优化问题.为了提高数值计算的稳定性、控制算法的推广能力以及改善迭代过程的收敛性,部分算法还采用了正则化技术.在概述核思想与核函数、 正则化技术的基础上,系统地介绍了经典线性算法的非线性核形式, 同时分析它们的优缺点,并讨论了进一步发展的方向.

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正则化最小二乘分类(RLSC)是一种基于二次损失函数的正则化网络,其推广能力受模型参数影响,传统的模型选择方法是耗时的参数网格搜索.为此, 提出一种新颖的AlignLoo模型选择方法,其关键在于将核参数与超参数分开优化, 即最大化核-目标配准以选择最优核参数,最小化RLSC的留一法误差的界以选择最优超参数.该方法效率高且不需验证样本,并在IDA 数据集上进行了测试, 结果表明方法有效.

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延迟对网络控制系统(NCS)的研究有着重要的影响.针对控制网络的特殊性,总结、拓展了网络演算理论,结合控制网络拓扑结构以及数据调度策略,得出了基于网络演算理论的NCS网络一般性延迟模型及延迟上界, 使得对NCS确定性延迟的研究更符合完备性的要求.

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研究状态变量含有时滞的线性离散系统在正弦扰动下的前馈-反馈最优减振控制问题.将系统的最优控制问题转化为非齐次线性两点边值问题族,利用逐次逼近法得到了系统的最优控制律.该控制律由解析的前馈-反馈控制律和补偿序列的极限组成.通过截取补偿序列的有限项, 得到了系统的前馈-反馈次优减振控制律.仿真结果表明,该方法对抑制正弦扰动的鲁棒性优于经典反馈最优控制.

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提出了一种新的切换系统即广义切换系统&应用共同Lyapunov 函数方法研究切换线性广义系统的稳定性,给出了切换广义系统在任意切换律下都稳定的充分条件,以及构造一类共同Lyapunov 函数的方法.最后的数值例子说明了方法的可行性.

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定义了一系列残缺不确定判断矩阵的概念,并且定义了一种连续区间数据有序加权几何(C-OWG)算子.利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子和C-OWG算子等转化途径把不同类型的残缺不确定判断矩阵均一致化为残缺期望值互补判断矩阵,进而提出一种基于不同类型残缺判断矩阵的群决策方法.最后通过实例验证了方法的可行性和有效性.

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针对体操机器人(Acrobot)这类非线性系统, 给出一种基于T-S 模型的模糊变结构控制律设计.首先采用T-S 模型建模,得到Acrobot 的全局模糊模型;然后基于Lyapunov理论设计出保证Acrobot 全局渐近稳定的模糊变结构平衡控制器.仿真结果表明,所设计的模糊变结构控制器与普通变结构控制器相比,可使Acrobot系统在垂直向上平衡点附近具有更大的吸引域和更强的鲁棒性.

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提出一种时间量子控制方案,通过控制所加外部控制场的作用时间能有效地控制电子自旋到达给定的目标量子态,同时发现电子自旋状态能随控制场作用时间呈周期性变化.讨论了外部控制场与其作用时间的关系,结果表明;对于给定的量子控制任务,在选定的某个周期内,作用时间与控制场强度成反比.

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提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hausdorff距离图像匹配算法,并给出了相应的权值求解公式.为满足景象匹配导航系统实时性的要求,给出了细化处理的预处理方法,减少了特征文件的冗余度,提高了匹配搜索的快速性.同时,基于细化后提取出的分支特征点,应用加权Hausdorff距离算法进行图像匹配,克服了斑点噪声对合成孔径雷达(SAR)图像匹配的影响.仿真分析表明,该算法能满SAR/INS景象匹配辅助导航系统实时性和准确性的要求.

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通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立控制对象的动态数学模型.提出了BP-RBF神经网络自适应控制策略以减弱系统的耦合影响,证明了所设计的控制器能确保闭环系统渐近稳定.最后的仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.

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研究基于动态补偿的一般广义系统的正则化、无脉冲、稳定性与极点配置问题.给出了补偿后闭环系统正则无脉冲的充要条件,进而通过与正常系统相关结果的比较, 给出其补偿器存在且闭环极点可以配置在任意接近给定位置的充要条件.此外给出了一般广义系统及其动态补偿器的对偶原理.通过一个数字例子说明了所得结果的合理性.

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在智能自律分散系统IADS及软件人概念的基础上,设计了软件人社区的组织结构模型,阐述了管理软件人的管控功能、管控策略及协调运行机制.分析了软件人群的协调控制特点及形式,提出了部分-全局规划(PGP)协调控制策略.通过不同局部计划间的交互,可避免节点间的任务冗余, 每个节点都维护自身的PGP独立且异步地使用PGP来协调各自的行为,从而实现全局任务.

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分析了单制造商和多供应商的国际供应链中,制造商的原材料的多边多阶段最优订购决策.首先通过构造无风险投资组合的方法,建立了制造商制造项目的价值的一般模型;然后对模型求解;最后通过算例仿真验证了模型及解法的有效性.

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基于环境容量和交通容量,建立了一个双层多目标规划模型描述城市快速道路网的污染控制与匝道控制,并考虑了用户的路径选择行为.设计了基于改进遗传算法的启发式求解算法,该算法借助不可微精确罚函数将约束问题转化为单个无约束问题来解决,采用混合杂交和间歇变异提高算法的搜索能力.最后,通过算例说明该模型及算法的有效性.

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针对运动体机械和大型制造装备多机电子系统协调运动控制所涉及的控制网络的特殊性,分别从控制和网络两方面给出了回路时延和网络时延的界定,并从目的、性质和获取方法等角度进行了比较.通过对网络时延的特性和评价指标的理论分析和数学描述,指出在系统运行过程中网络负载和负载波动是产生时延和时延抖动的直接原因,进一步讨论了控制网络中的负载构成和具体的估计方法.仿真结果验证了理论分析方法的有效性.

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针对模型不匹配卡尔曼的状态估计发散和应用范围限于连续系统问题, 提出一种基于有限差分强跟踪滤波器(STFDEKF).在滤波计算中, 引入强跟踪滤波因子修正滤波器的状态预协方差矩阵, 滤波精度得以提高;滤波器应用有限差分方法计算滤波过程中非线性函数的偏导数,扩大了适用范围.几种卡尔曼滤波器经过仿真比较STFDEKF应用于复杂非线性系统状态估计时, 具有较高数值稳定性、强跟踪性和较宽应用范围.

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结合相空间重构理论和统计学习理论.实现混沌时间序列的多步预测.采用微熵率法求得最优嵌入维数和时延参数,重构系统相空间,用最小二乘支持向量机建立混沌时间序列的多步预测模型,并与径向基函数网络预测模型比较.结果表明,所建立的模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征.前者的归一化均方根预测误差远小于径向基函数网络预测模型的预测误差,泛化能力较强,其预测效果较好.

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考察了线性广义系统的无源性控制问题,一方面,利用微分几何方法,给出了广义系统无源的充分必要条件;另一方面,将存储函数具体化, 利用线性矩阵不等式, 推出了广义系统无源的充分条件.最后,基于这两个方面得到存在状态反馈且使闭环系统无源和严格无源的条件.

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提出一种用于粒计算的α_决策逻辑语言,该语言是由Tarski意义下的模型和可满足性所描述的一种特殊的经典谓词逻辑.由属性值域的模糊子集代替经典的单值信息函数所得到的广义信息系统对应于模型;借助于模糊集理论的水平截集的概念,归纳地定义对象在一定阈值水平下满足某公式.最后讨论如何利用α_决策逻辑语言描述不同的粒世界及分析形式概念和决策规则.

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结合状态空间描述,利用独立元分析(ICA)方法对状态变量进行估计. 解析和算例验证表明,按照状态变量数目计算的ICA分量是状态变量的良好估计,非线性误差得到降低.在含噪声系统中,结合小波去噪可去除ICA无法去除的噪声,获得状态变量的估计值,显著提高信噪比;噪声可以削弱非线性引起的误差,采用先获取状态变量,后小波去噪的方法. 能得到更好的状态变量估计值.

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蚁群算法的参数设置一直是依靠经验和试验来确定,造成试验工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的使用.通过将蚁群算法基本模型的参数设定问题描述成均匀设计中多因素多水平的试验设计,从而能够用较少的试验很快设定算法参数的取值.TSP问题的仿真试验表明,利用均匀设计得到的参数组合可使蚁群算法获得较优的运行性能,说明了该方法的可行性和有效性.

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针对板带热连轧机传统活套高度控制策略存在的问题,提出用模糊自适应整定PID的控制策略&控制器输入取活套量的偏差e和偏差变化率ec, 输出取PID 控制器3 个参数的修正量, 从而实现了PID参数的在线自整定.通过MATLAB语言,进行了传统PID控制与模糊自适应整定PID 控制动态性能的仿真比较, 结果表明采用模糊自适应整定PID控制可明显提高活套高度控制系统的动态性能.

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研究含理想控制策略和期望轨道的二次型最优控制问题.通过把控制问题转化为估计问题, 从信息融合估计的角度,使原问题转化为求控制量的"最优估计” 问题.通过实际算例表明, 该算法所得二次性能指标值优于现有算法.

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针对一类欠驱动机械系统, 分析了其数学模型,提出了一种基于部分反馈线性化的非线性控制方案.该方案利用精确线性化的方法将欠驱动系统直接激励部分线性化,将被动部分作为系统的内部动态考虑;并选择直接激励的自由度作为系统输出,进行系统的轨迹跟踪控制;通过分析系统的内部动态,证明了零动态的稳定性能保证控制系统的稳定性.最后通过对吊车的负载防摆控制的研究,验证了该方案的可行性.

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基于椭圆曲线上离散对数的难解问题提出了一种非交互式公开可认证协议,设计了非交互式零知识证明协议, 用这两个协议作为基本工具构造出一个简单且有效的非交互式公开可认证的电子选举策略,任何人对投票者和计票者的数据都能进行认证.该策略可防欺诈,适用于小规模的网络选举.

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支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法, 在选取SVM 参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明, 混沌优化算法是选取SVM 参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.

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运用模糊细胞神经网络(FCNN)来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进的模糊细胞神经网络(FCNN),该网络基于生物细胞脉冲原理,具有好的收敛和稳定性.实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像.

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研究一类来自控制系统稳定化中的非光滑优化问题.考虑Lyapunov函数是非光滑的, 特别是有限个光滑函数的极大值函数.建立了相应的非光滑优化模型,进一步导出了这类非光滑优化的KKT 系统,然后基于非线性互补函数将此KKT系统转化成一个非光滑方程组,最后分别用广义牛顿法和光滑化牛顿法求解此非光滑方程组, 使得此类稳定化设计可以具体实现.