2002年 第28卷 第5期
2002, 28(5): 673-680.
摘要:
提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法,该方法可有效地用于求解线性逆问题的 非凸优化过程.通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析,得出了使泛函达到最小的正则 化函数表达式;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函,将非凸优化问题转化为本质上的凸优 化问题,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解;证明了所提出的算法是全局收敛 的.通过实验验证了算法的有效性.
提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法,该方法可有效地用于求解线性逆问题的 非凸优化过程.通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析,得出了使泛函达到最小的正则 化函数表达式;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函,将非凸优化问题转化为本质上的凸优 化问题,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解;证明了所提出的算法是全局收敛 的.通过实验验证了算法的有效性.
2002, 28(5): 681-689.
摘要:
研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定.首先对离散时间非线性系 统引入了逼近渐近稳定性的概念.基于此概念,提出了一种动态补偿器设计的新方法.主要结果 是,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的,则能用动态输出反馈镇定.动态补偿器的设 计是构造性的.
研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定.首先对离散时间非线性系 统引入了逼近渐近稳定性的概念.基于此概念,提出了一种动态补偿器设计的新方法.主要结果 是,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的,则能用动态输出反馈镇定.动态补偿器的设 计是构造性的.
2002, 28(5): 690-699.
摘要:
用代数方法系统地讨论了多平面多视点下单应矩阵间的约束关系.主要结论有(A)如 果视点间摄像机的运动为纯平移运动,则1)对于所有平面关于两视点间的单应矩阵的集合,或 单个平面关于所有视点的单应矩阵的集合的秩均等于4,2)对于多平面多视点的标准单应矩阵 的集合其秩仍等于4,3)根据以上结论可推出现有文献中关于"相对单应矩阵"约束的所有结 果;(B)如果视点间摄像机的运动为一般运动,则1)对于所有平面关于两个视点间的单应矩阵 集合的秩等于4的结论仍成立,2)对于其它情况其秩不再等于4而是等于9.
用代数方法系统地讨论了多平面多视点下单应矩阵间的约束关系.主要结论有(A)如 果视点间摄像机的运动为纯平移运动,则1)对于所有平面关于两视点间的单应矩阵的集合,或 单个平面关于所有视点的单应矩阵的集合的秩均等于4,2)对于多平面多视点的标准单应矩阵 的集合其秩仍等于4,3)根据以上结论可推出现有文献中关于"相对单应矩阵"约束的所有结 果;(B)如果视点间摄像机的运动为一般运动,则1)对于所有平面关于两个视点间的单应矩阵 集合的秩等于4的结论仍成立,2)对于其它情况其秩不再等于4而是等于9.
2002, 28(5): 700-707.
摘要:
Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错 算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优 缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条 件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进 行了讨论.
Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错 算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优 缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条 件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进 行了讨论.
2002, 28(5): 708-714.
摘要:
该文研究多机器人协调理论在尺寸多变、重量庞大的船体分段对接中的应用,提出了基 于多台3自由度移动机器人协调操作的船体分段位姿找正对接系统的结构、组织和协调操作方 法.根据分段对接工艺特点,把位姿找正过程抽象成刚体小位移运动模型,建立了基准段、对接段 和机器人个体坐标系转换关系,给出了位姿找正过程中的机器人的关节运动轨迹规划算法.
该文研究多机器人协调理论在尺寸多变、重量庞大的船体分段对接中的应用,提出了基 于多台3自由度移动机器人协调操作的船体分段位姿找正对接系统的结构、组织和协调操作方 法.根据分段对接工艺特点,把位姿找正过程抽象成刚体小位移运动模型,建立了基准段、对接段 和机器人个体坐标系转换关系,给出了位姿找正过程中的机器人的关节运动轨迹规划算法.
2002, 28(5): 715-721.
摘要:
针对一类非线性连续系统,利用小波网络逼近原系统的α阶积分逆系统,针对复合后 的伪线性系统提出了基于逆系统方法的内模控制,证明了闭环系统的鲁棒稳定性,分析了系统 性能.仿真结果表明所提的方法控制性能好,精度高,且控制器设计简单.
针对一类非线性连续系统,利用小波网络逼近原系统的α阶积分逆系统,针对复合后 的伪线性系统提出了基于逆系统方法的内模控制,证明了闭环系统的鲁棒稳定性,分析了系统 性能.仿真结果表明所提的方法控制性能好,精度高,且控制器设计简单.
2002, 28(5): 722-728.
摘要:
现有插值方法在进行医学断层图像插值时,不能兼顾灰度和形状的变化.为解决这一 问题,文中提出一种基于小波的医学图像插值算法.通过对原图进行小波变换,获得图像边缘对 应小波系数的位置信息,在断层图像的相应小波系数之间进行强度和位置插值,使新的图像不 仅在灰度上,而且在组织形状上,介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值的要求.与线 性插值、克立格插值相比,新算法的视觉效果好,计算误差小,插值结果可有效地应用于构建三 维体模型.
现有插值方法在进行医学断层图像插值时,不能兼顾灰度和形状的变化.为解决这一 问题,文中提出一种基于小波的医学图像插值算法.通过对原图进行小波变换,获得图像边缘对 应小波系数的位置信息,在断层图像的相应小波系数之间进行强度和位置插值,使新的图像不 仅在灰度上,而且在组织形状上,介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值的要求.与线 性插值、克立格插值相比,新算法的视觉效果好,计算误差小,插值结果可有效地应用于构建三 维体模型.
2002, 28(5): 729-735.
摘要:
研究神经网络BP学习算法与微分动力系统的关系.指出BP学习算法的迭代式与相 应的微分动力系统数值解Euler方法在一定条件下等价,且二者在解的渐近性方面是一致的. 给出了神经网络BP学习算法与相应的微分动力系统解的存在性、唯一性定理和微分动力系统 的零解稳定性定理.从理论上证明了神经网络的学习在一定条件下与微分动力系统的数值方法 所得的数值解在渐近意义下是等价的,从而借助于微分动力系统的数值方法可以解决神经网络 的学习问题.最后给出了用改进Euler方法训练BP网的例子.
研究神经网络BP学习算法与微分动力系统的关系.指出BP学习算法的迭代式与相 应的微分动力系统数值解Euler方法在一定条件下等价,且二者在解的渐近性方面是一致的. 给出了神经网络BP学习算法与相应的微分动力系统解的存在性、唯一性定理和微分动力系统 的零解稳定性定理.从理论上证明了神经网络的学习在一定条件下与微分动力系统的数值方法 所得的数值解在渐近意义下是等价的,从而借助于微分动力系统的数值方法可以解决神经网络 的学习问题.最后给出了用改进Euler方法训练BP网的例子.
2002, 28(5): 736-744.
摘要:
二进制数据表示具有简洁高效的特点,随机噪声有助于系统摆脱局部极小.新型的随 机神经网络模型采用随机加权联接,内部数据表示为随机二进制序列形式,实现十分高效.文中 分别就前馈型网络和反馈型网络进行了深入的讨论,给出了前馈型网络的梯度下降学习算法, 为反馈型网络设计了快速有效的模拟退火算法和渐进式Boltzmann学习算法.通过对PARITY 问题的测试,发现了新模型的一些有趣特征,实验结果表明梯度下降学习效果显著.利用渐进式 Boltzmann学习,反馈型网络被成功地用于带噪声人脸识别.
二进制数据表示具有简洁高效的特点,随机噪声有助于系统摆脱局部极小.新型的随 机神经网络模型采用随机加权联接,内部数据表示为随机二进制序列形式,实现十分高效.文中 分别就前馈型网络和反馈型网络进行了深入的讨论,给出了前馈型网络的梯度下降学习算法, 为反馈型网络设计了快速有效的模拟退火算法和渐进式Boltzmann学习算法.通过对PARITY 问题的测试,发现了新模型的一些有趣特征,实验结果表明梯度下降学习效果显著.利用渐进式 Boltzmann学习,反馈型网络被成功地用于带噪声人脸识别.
2002, 28(5): 745-753.
摘要:
基于能量的Lyapunovr函数方法在电力系统的稳定性分析中日益受到人们的重视,应 用该方法的关键问题是如何把所考虑的系统表示为Hamilton系统,即如何完成Hamilton实 现,文中首先研究一般系统的广义Hamilton实现问题,给出了几个充分条件;然后把所得到的 结果应用到电力系统中,得到了双机系统的局部Hamilton耗散实现,并给出了其基于能量的 Lyapunov函数.
基于能量的Lyapunovr函数方法在电力系统的稳定性分析中日益受到人们的重视,应 用该方法的关键问题是如何把所考虑的系统表示为Hamilton系统,即如何完成Hamilton实 现,文中首先研究一般系统的广义Hamilton实现问题,给出了几个充分条件;然后把所得到的 结果应用到电力系统中,得到了双机系统的局部Hamilton耗散实现,并给出了其基于能量的 Lyapunov函数.
2002, 28(5): 754-761.
摘要:
利用随机过程理论证明了有限数据窗最小二乘法的有界收敛性,给出了参数估计误差 上界的计算公式,阐述了获得最小均方参数估计误差上界时数据窗长度的选择方法.分析表明, 对于时不变随机系统,数据窗长度越大,均方参数估计误差上界越小;对于确定性时变系统,数 据窗长度越小,均方参数估计误差上界越小.因此,对于时变随机系统,一个折中方案是寻求一 个最佳数据窗长度,以使均方参数估计误差最小.该文的研究成果对于提高辨识算法的实际应 用效果有重要意义.
利用随机过程理论证明了有限数据窗最小二乘法的有界收敛性,给出了参数估计误差 上界的计算公式,阐述了获得最小均方参数估计误差上界时数据窗长度的选择方法.分析表明, 对于时不变随机系统,数据窗长度越大,均方参数估计误差上界越小;对于确定性时变系统,数 据窗长度越小,均方参数估计误差上界越小.因此,对于时变随机系统,一个折中方案是寻求一 个最佳数据窗长度,以使均方参数估计误差最小.该文的研究成果对于提高辨识算法的实际应 用效果有重要意义.
2002, 28(5): 762-772.
摘要:
对ICA方法的原理和应用进行了综述.首先,概要叙述ICA的产生背景和发展前景, 简要介绍和评述了lCA的定义、分类以及算法.然后,对ICA在语音信号分离、生物医学信号处 理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等方面的实际应用进行了讨论.
对ICA方法的原理和应用进行了综述.首先,概要叙述ICA的产生背景和发展前景, 简要介绍和评述了lCA的定义、分类以及算法.然后,对ICA在语音信号分离、生物医学信号处 理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等方面的实际应用进行了讨论.
2002, 28(5): 773-776.
摘要:
针对非线性离散时间系统的控制问题,提出了一种基于近似模型的多层模糊CMAC 自适应控制方法.采用多层模糊CMAC对非线性函数进行逼近,并提出了一种新的神经网络学 习算法来保证权值的有界性.由于无需满足PE条件,所以文中提出的方法对于离散时间系统 的神经网络控制问题具有实际价值.
针对非线性离散时间系统的控制问题,提出了一种基于近似模型的多层模糊CMAC 自适应控制方法.采用多层模糊CMAC对非线性函数进行逼近,并提出了一种新的神经网络学 习算法来保证权值的有界性.由于无需满足PE条件,所以文中提出的方法对于离散时间系统 的神经网络控制问题具有实际价值.
2002, 28(5): 777-783.
摘要:
导向控制在非完整约束轮式移动机器人的运动控制中具有重要作用.该文通过建立人 工场的方法来引导和控制方向角,通过辅助的线速度控制前进或后退,以获取最佳收敛路径.同 时考虑到实际系统速度饱和限制,从而设计出一种新的非连续位姿镇定律.并将该结果扩展,使 得平面内任意点-点镇定、轨迹跟踪和路径跟踪问题均可得以实现,且对于跟踪问题仅需知道期 望位姿,所得控制器不仅设计简单、鲁棒性强、收敛速度快,还具有一定的普遍性.
导向控制在非完整约束轮式移动机器人的运动控制中具有重要作用.该文通过建立人 工场的方法来引导和控制方向角,通过辅助的线速度控制前进或后退,以获取最佳收敛路径.同 时考虑到实际系统速度饱和限制,从而设计出一种新的非连续位姿镇定律.并将该结果扩展,使 得平面内任意点-点镇定、轨迹跟踪和路径跟踪问题均可得以实现,且对于跟踪问题仅需知道期 望位姿,所得控制器不仅设计简单、鲁棒性强、收敛速度快,还具有一定的普遍性.
2002, 28(5): 784-788.
摘要:
通过分析典型大时变时滞工业过程的特性,提出了一种新的数字PⅡ鲁棒调节控制器 的设计方法.应用这种数字鲁棒控制器,闭环系统可具有大时变时滞鲁棒镇定性,且完全抑制定 值负载干扰.数字仿真验证了该方法的有效性.
通过分析典型大时变时滞工业过程的特性,提出了一种新的数字PⅡ鲁棒调节控制器 的设计方法.应用这种数字鲁棒控制器,闭环系统可具有大时变时滞鲁棒镇定性,且完全抑制定 值负载干扰.数字仿真验证了该方法的有效性.
2002, 28(5): 789-792.
摘要:
基于LMI技术给出了一个满足期望误差方差和快速性指标的满意状态估计器的设计 方法.该方法避免了使用矩阵秩的条件,因此适用于参数及噪声强度不确定的随机线性系统,而 且便于使用计算机求解.文中所给出的数值算例说明了该方法的有效性.
基于LMI技术给出了一个满足期望误差方差和快速性指标的满意状态估计器的设计 方法.该方法避免了使用矩阵秩的条件,因此适用于参数及噪声强度不确定的随机线性系统,而 且便于使用计算机求解.文中所给出的数值算例说明了该方法的有效性.
2002, 28(5): 793-796.
摘要:
利用合同变换的方法讨论了模糊控制系统的全局稳定性,给出了当初始状态为任意的 正则模糊集时,模糊控制系统的状态都收敛于其平衡态的充要条件.
利用合同变换的方法讨论了模糊控制系统的全局稳定性,给出了当初始状态为任意的 正则模糊集时,模糊控制系统的状态都收敛于其平衡态的充要条件.
2002, 28(5): 797-801.
摘要:
粗集理论是一种处理不精确知识的数学工具.该文提出了一种将粗集理论与人工神经 网络、模糊聚类结合起来的信息融合方法,用于装配机器人的工件识别与分类.实验结果表明, 该方法在优选属性、分类正确率方面具有优越性.
粗集理论是一种处理不精确知识的数学工具.该文提出了一种将粗集理论与人工神经 网络、模糊聚类结合起来的信息融合方法,用于装配机器人的工件识别与分类.实验结果表明, 该方法在优选属性、分类正确率方面具有优越性.
2002, 28(5): 802-805.
摘要:
该文首次研究了一类非线性时滞系统的镇定问题.用Backstepping技术,给出了输出 反馈控制器的构造性设计方法.
该文首次研究了一类非线性时滞系统的镇定问题.用Backstepping技术,给出了输出 反馈控制器的构造性设计方法.
2002, 28(5): 806-810.
摘要:
研究自由动态临界稳定仿射系统的输入到状态镇定,通过零状态可探测假设,减弱了 通常的前提条件:自由动态全局渐近稳定;运用无源性原理研究扰动抑制,给出了输出负反馈解 扰动抑制问题的简明条件.分析中用到Legendre-Fenchel变换.
研究自由动态临界稳定仿射系统的输入到状态镇定,通过零状态可探测假设,减弱了 通常的前提条件:自由动态全局渐近稳定;运用无源性原理研究扰动抑制,给出了输出负反馈解 扰动抑制问题的简明条件.分析中用到Legendre-Fenchel变换.
2002, 28(5): 811-815.
摘要:
该文在讨论了试衣效果CAD的基础上,提出了一个颜色插值算法.另外还给出了一个 基于非均匀B-Spline的平面网格细分算法,解决了衣片的网格划分,纹理映射结果能逼真地反 映衣服的褶皱、明暗、垂感,并且计算简单.最后通过其在图像拼接中的应用表明了纹理映射算 法的有效性.
该文在讨论了试衣效果CAD的基础上,提出了一个颜色插值算法.另外还给出了一个 基于非均匀B-Spline的平面网格细分算法,解决了衣片的网格划分,纹理映射结果能逼真地反 映衣服的褶皱、明暗、垂感,并且计算简单.最后通过其在图像拼接中的应用表明了纹理映射算 法的有效性.
2002, 28(5): 816-820.
摘要:
适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径,这对于某些问题来 说是有困难的.针对这类问题,提出将峰的半径作为决策变量,对其进行编码并放入染色体中参 与演化过程,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调 整.用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明,采用自适应峰半径调整方法的适应 值共享遗传算法有很强的多峰搜索能力.
适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径,这对于某些问题来 说是有困难的.针对这类问题,提出将峰的半径作为决策变量,对其进行编码并放入染色体中参 与演化过程,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调 整.用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明,采用自适应峰半径调整方法的适应 值共享遗传算法有很强的多峰搜索能力.
2002, 28(5): 821-826.
摘要:
应用约束最优化方法和微分对策理论,讨论周期时变不确定性线性系统在范数有界外 部干扰情况下的MINIMAX控制和参数摄动情况下的MINIMAX控制.问题可解的充分条件 是一类Riccati微分方程具有稳定化解,且关于最坏扰动的某个附加条件满足相应的MINIMAX 控制恰为一个线性状态反馈.此外,还给出了闭环系统的性能指标的保证值.
应用约束最优化方法和微分对策理论,讨论周期时变不确定性线性系统在范数有界外 部干扰情况下的MINIMAX控制和参数摄动情况下的MINIMAX控制.问题可解的充分条件 是一类Riccati微分方程具有稳定化解,且关于最坏扰动的某个附加条件满足相应的MINIMAX 控制恰为一个线性状态反馈.此外,还给出了闭环系统的性能指标的保证值.
2002, 28(5): 827-831.
摘要:
提出一种新的柔性制造系统调度方法.该方法可以通过引入测试弧增强普通Petri网 的建模能力,可以对系统中的设备维护、设备优先级以及操作优先级进行建模,并进一步利用搜 索算法对模型的状态转换空间进行启发式搜索得到优化调度.文中的实例展示了算法的有 效性.
提出一种新的柔性制造系统调度方法.该方法可以通过引入测试弧增强普通Petri网 的建模能力,可以对系统中的设备维护、设备优先级以及操作优先级进行建模,并进一步利用搜 索算法对模型的状态转换空间进行启发式搜索得到优化调度.文中的实例展示了算法的有 效性.
2002, 28(5): 832-837.
摘要:
受控Petri网是离散事件动态系统(DEDS)的一种控制理论模型.通过模型来研究实现 禁止状态避免的最大允许反馈控制是DEDS控制理论中的一个重要课题.文中对受控Petri网 的一个子类(非受控变迁子集的外延子网为TC网)讨论控制综合问题,给出求这类受控网中实 现禁止状态避免的最大允许反馈控制的一个算法.
受控Petri网是离散事件动态系统(DEDS)的一种控制理论模型.通过模型来研究实现 禁止状态避免的最大允许反馈控制是DEDS控制理论中的一个重要课题.文中对受控Petri网 的一个子类(非受控变迁子集的外延子网为TC网)讨论控制综合问题,给出求这类受控网中实 现禁止状态避免的最大允许反馈控制的一个算法.
2002, 28(5): 838-844.
摘要:
该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.
该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.
