2005年 第31卷 第6期
2005, 31(6): 815-824.
摘要:
An approach to identify interpretable fuzzy models from data is proposed. Interpretability, which is one of the most important features of fuzzy models, is analyzed first. The number of fuzzy rules is determined by fuzzy cluster validity indices. A modified fuzzy clustering algorithm,combined with the least square method, is used to identify the initial fuzzy model. An orthogonal least square algorithm and a method of merging similar fuzzy sets are then used to remove the redundancy of the fuzzy model and improve its interpretability. Next, in order to attain high accuracy, while preserving interpretability, a constrained Levenberg-Marquardt method is utilized to optimize the precision of the fuzzy model. Finally, the proposed approach is applied to a PH neutralization process, and the results show its validity.
An approach to identify interpretable fuzzy models from data is proposed. Interpretability, which is one of the most important features of fuzzy models, is analyzed first. The number of fuzzy rules is determined by fuzzy cluster validity indices. A modified fuzzy clustering algorithm,combined with the least square method, is used to identify the initial fuzzy model. An orthogonal least square algorithm and a method of merging similar fuzzy sets are then used to remove the redundancy of the fuzzy model and improve its interpretability. Next, in order to attain high accuracy, while preserving interpretability, a constrained Levenberg-Marquardt method is utilized to optimize the precision of the fuzzy model. Finally, the proposed approach is applied to a PH neutralization process, and the results show its validity.
2005, 31(6): 825-832.
摘要:
This paper proposes a new algorithm of blind source separation (BSS). The algorithm can overcome the difficulty known as “the sensors are less than the source signals” and works effectively when the sensors are less. Then, the paper discusses the nonlinear functions used in the new algorithm. A uniform nonlinear function is proposed and some criterion are given to choose its parameters. Finally, some simulations are presented to show the effectness of the algorithm and the correctness of the criterion.
This paper proposes a new algorithm of blind source separation (BSS). The algorithm can overcome the difficulty known as “the sensors are less than the source signals” and works effectively when the sensors are less. Then, the paper discusses the nonlinear functions used in the new algorithm. A uniform nonlinear function is proposed and some criterion are given to choose its parameters. Finally, some simulations are presented to show the effectness of the algorithm and the correctness of the criterion.
2005, 31(6): 833-838.
摘要:
The research of robot localization aims at accuracy, simplicity and robustness. This article improves the performance of particle filters in robot localization via the utilization of novel adaptive technique. The proposed algorithm introduces probability retracing to initialize particle sets, uses consecutive window filtering to update particle sets, and refreshes the size of particle set according to the estimation state. Extensive simulations show that the proposed algorithm is much more effective than the traditional particle filters. The proposed algorithm successfully solves the nonlinear, non-Gaussian state estimation problem of robot localization.
The research of robot localization aims at accuracy, simplicity and robustness. This article improves the performance of particle filters in robot localization via the utilization of novel adaptive technique. The proposed algorithm introduces probability retracing to initialize particle sets, uses consecutive window filtering to update particle sets, and refreshes the size of particle set according to the estimation state. Extensive simulations show that the proposed algorithm is much more effective than the traditional particle filters. The proposed algorithm successfully solves the nonlinear, non-Gaussian state estimation problem of robot localization.
2005, 31(6): 839-843.
摘要:
The general nonlinear system with structural uncertainty is dealt with and necessary conditions for it to be robust passivity are derived. From these necessary conditions, sufficient conditions of zero state detectability are deduced. Based on passive systems theory and the technique of feedback equivalence, sufficient conditions for it to be locally (globally) asymptotically stabilized via smooth state feedback are developed. A smooth state feedback control law can be constructed explicitly to locally (globally) stabilize the equilibrium of the closed-loop system. Simulation example shows the effectiveness of the method.
The general nonlinear system with structural uncertainty is dealt with and necessary conditions for it to be robust passivity are derived. From these necessary conditions, sufficient conditions of zero state detectability are deduced. Based on passive systems theory and the technique of feedback equivalence, sufficient conditions for it to be locally (globally) asymptotically stabilized via smooth state feedback are developed. A smooth state feedback control law can be constructed explicitly to locally (globally) stabilize the equilibrium of the closed-loop system. Simulation example shows the effectiveness of the method.
2005, 31(6): 844-852.
摘要:
语言动力学研究的实质是如何通过词计算在语言层次上动态地有效利用信息,解决复杂系统的建模、分析、控制和评估问题.语言动力学研究的主要思想是如何借助于一般数值动力学中行之有效的概念、框架、方法等,建立自己的相应体系.语言动力学将主要应用于数值动力学系统的抽象化分析,基于词描述的经济、社会、管理和生态系统的动态分析、决策综合、政策评估、以及大数据量的知识挖掘和动态表示等.这方面研究的最终目的是建立连接人类的语言知识表示与计算机的数字知识表示的桥梁,成为下一代智能化人机交互和知件体系的理论基础之一.本文简要讨论词计算和语言动力学系统的一些基本问题及研究.
语言动力学研究的实质是如何通过词计算在语言层次上动态地有效利用信息,解决复杂系统的建模、分析、控制和评估问题.语言动力学研究的主要思想是如何借助于一般数值动力学中行之有效的概念、框架、方法等,建立自己的相应体系.语言动力学将主要应用于数值动力学系统的抽象化分析,基于词描述的经济、社会、管理和生态系统的动态分析、决策综合、政策评估、以及大数据量的知识挖掘和动态表示等.这方面研究的最终目的是建立连接人类的语言知识表示与计算机的数字知识表示的桥梁,成为下一代智能化人机交互和知件体系的理论基础之一.本文简要讨论词计算和语言动力学系统的一些基本问题及研究.
2005, 31(6): 853-864.
摘要:
提出了一种基于空间平行线段的摄像机标定算法和理论. 1)当两条平行线段的比值已知时: a)该平行线段的$n$幅图像可提供关于摄像机内参数的2(n-1)个二次约束方程; b)如果图像极点同时也是已知的,则该平行线段的n幅图像可提供关于摄像机内参数的5n-6个约束方程,其中3(n-1)个为二次约束,n-2个为三次约束,n-1个为四次约束. 2)当两条平行线段的比值未知时,则该平行线段的n幅图像可提供关于摄像机内参数的2n-3个约束方程,其中n-2个为四次约束, n-1个为六次约束.在理论分析的基础上,本文给出了摄像机标定的具体算法.模拟实验和真实图像实验均证明了本文方法的可行性.另外,鉴于在很多真实场景中均存在平行线段,因此本文所得到的结果不仅具有理论意义而且也有一定的实用价值.
提出了一种基于空间平行线段的摄像机标定算法和理论. 1)当两条平行线段的比值已知时: a)该平行线段的$n$幅图像可提供关于摄像机内参数的2(n-1)个二次约束方程; b)如果图像极点同时也是已知的,则该平行线段的n幅图像可提供关于摄像机内参数的5n-6个约束方程,其中3(n-1)个为二次约束,n-2个为三次约束,n-1个为四次约束. 2)当两条平行线段的比值未知时,则该平行线段的n幅图像可提供关于摄像机内参数的2n-3个约束方程,其中n-2个为四次约束, n-1个为六次约束.在理论分析的基础上,本文给出了摄像机标定的具体算法.模拟实验和真实图像实验均证明了本文方法的可行性.另外,鉴于在很多真实场景中均存在平行线段,因此本文所得到的结果不仅具有理论意义而且也有一定的实用价值.
2005, 31(6): 865-872.
摘要:
针对异构环境独立任务调度问题提出两个调度原则,并基于Min-min算法提出优先级最小最早完成时间算法(Priority min-min,PMM).该算法将任务在各处理机上执行时间的标准误差作为任务的优先级.选取最早完成时间较小的k个任务,优先调度其中优先级最高的一个.在实验基础上分析了参数$k$对PMM算法性能的影响. PMM算法克服了min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合于异构环境.实验数据表明PMM算法能有效地降低调度跨度,其性能比min-min算法有明显提高.
针对异构环境独立任务调度问题提出两个调度原则,并基于Min-min算法提出优先级最小最早完成时间算法(Priority min-min,PMM).该算法将任务在各处理机上执行时间的标准误差作为任务的优先级.选取最早完成时间较小的k个任务,优先调度其中优先级最高的一个.在实验基础上分析了参数$k$对PMM算法性能的影响. PMM算法克服了min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合于异构环境.实验数据表明PMM算法能有效地降低调度跨度,其性能比min-min算法有明显提高.
2005, 31(6): 873-880.
摘要:
分析了基于拉马克主义的进化学习策略(简称LELS)和基于达尔文主义的进化学习策略(简称DELS)的异同:前者的生物学依据是后天获得性遗传,而后者的依据是自然选择;前者的表现型和基因型在学习的过程中同时被优化;而后者表现型的变化不会直接导致基因型的改变.利用马尔可夫链理论证明了此类算法的收敛性,并且在理论上分析了DELS具有更强的局部逃逸能力.在仿真试验中应用8个标准测试函数进行测试,结果表明此类算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度,其中DELS的逃逸能力更强.
分析了基于拉马克主义的进化学习策略(简称LELS)和基于达尔文主义的进化学习策略(简称DELS)的异同:前者的生物学依据是后天获得性遗传,而后者的依据是自然选择;前者的表现型和基因型在学习的过程中同时被优化;而后者表现型的变化不会直接导致基因型的改变.利用马尔可夫链理论证明了此类算法的收敛性,并且在理论上分析了DELS具有更强的局部逃逸能力.在仿真试验中应用8个标准测试函数进行测试,结果表明此类算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度,其中DELS的逃逸能力更强.
2005, 31(6): 881-889.
摘要:
针对化工生产中常见的多输入多输出时滞过程,基于单位反馈闭环控制结构提出一种新的解析设计解耦控制器矩阵的方法.其突出优点是克服现有的数值化求解方法的局限,能够实现标称系统输出响应之间的显著乃至完全解耦,并且能够在线以单调方式整定解耦控制器矩阵的可调参数来适应被控过程的未建模动态.同时,对于实际中常见的被控过程的加性和乘性不确定性,分析了控制系统保证鲁棒稳定性的充要条件,从而给出在线整定解耦控制器矩阵的可调参数的规则.最后以仿真实例验证了本文方法的优越性.
针对化工生产中常见的多输入多输出时滞过程,基于单位反馈闭环控制结构提出一种新的解析设计解耦控制器矩阵的方法.其突出优点是克服现有的数值化求解方法的局限,能够实现标称系统输出响应之间的显著乃至完全解耦,并且能够在线以单调方式整定解耦控制器矩阵的可调参数来适应被控过程的未建模动态.同时,对于实际中常见的被控过程的加性和乘性不确定性,分析了控制系统保证鲁棒稳定性的充要条件,从而给出在线整定解耦控制器矩阵的可调参数的规则.最后以仿真实例验证了本文方法的优越性.
2005, 31(6): 890-900.
摘要:
针对以恒压频比工作方式的两台变频器+感应电机系统的特点,导出了两变频调速电机系统的统一数学模型,并证明该系统可逆.进一步采用静态神经网络加积分器构成的动态神经网络来构造该逆系统,并将神经网络逆系统与两变频调速电机系统相串联复合成由速度和张力子系统组成的伪线性系统,实现速度和张力的解耦.然后分别对速度和张力子系统设计线性闭环控制器从而实现对两变频调速电机系统的高性能控制.实验结果表明系统具有较好的动、静态性能和较强的抗负载扰动的能力,提出的神经网络逆同步控制方法为解决交流多电机系统解耦控制的难题提供了新思路.
针对以恒压频比工作方式的两台变频器+感应电机系统的特点,导出了两变频调速电机系统的统一数学模型,并证明该系统可逆.进一步采用静态神经网络加积分器构成的动态神经网络来构造该逆系统,并将神经网络逆系统与两变频调速电机系统相串联复合成由速度和张力子系统组成的伪线性系统,实现速度和张力的解耦.然后分别对速度和张力子系统设计线性闭环控制器从而实现对两变频调速电机系统的高性能控制.实验结果表明系统具有较好的动、静态性能和较强的抗负载扰动的能力,提出的神经网络逆同步控制方法为解决交流多电机系统解耦控制的难题提供了新思路.
2005, 31(6): 901-906.
摘要:
针对约束环境中的多指手操作系统,在考虑其动态模型的不确定性以及存在外界干扰的情况下,提出了一种鲁棒操作算法.对于模型的不确定性,该算法能够保证物体的位置误差、速度误差以及与环境之间的作用力误差具有全局指数收敛的特性.在存在外界干扰的情况下,系统满足给定的干扰抑制性能指标.同时,通过对多指手操作系统的内力进行鲁棒优化,进一步增强了系统的鲁棒干扰抑制性能.
针对约束环境中的多指手操作系统,在考虑其动态模型的不确定性以及存在外界干扰的情况下,提出了一种鲁棒操作算法.对于模型的不确定性,该算法能够保证物体的位置误差、速度误差以及与环境之间的作用力误差具有全局指数收敛的特性.在存在外界干扰的情况下,系统满足给定的干扰抑制性能指标.同时,通过对多指手操作系统的内力进行鲁棒优化,进一步增强了系统的鲁棒干扰抑制性能.
2005, 31(6): 907-916.
摘要:
如何有效生成检测器是用于异常检测的非选择算法的核心问题,也是非选择算法能否实际应用的关键问题.本文提出了一种有效的检测器自适应生成算法,能够依据实际情况不断调整当前检测器集合,在使得仅用较小的检测器集就能够快速检测到大规模非我空间中的异常变化的同时,也保证了算法的普适性,对各种异常检测问题具有一定的适用性.文中对算法的理论基础进行了分析,给出了算法的实现范例和实验结果.实验结果表明了算法的有效性.
如何有效生成检测器是用于异常检测的非选择算法的核心问题,也是非选择算法能否实际应用的关键问题.本文提出了一种有效的检测器自适应生成算法,能够依据实际情况不断调整当前检测器集合,在使得仅用较小的检测器集就能够快速检测到大规模非我空间中的异常变化的同时,也保证了算法的普适性,对各种异常检测问题具有一定的适用性.文中对算法的理论基础进行了分析,给出了算法的实现范例和实验结果.实验结果表明了算法的有效性.
2005, 31(6): 917-924.
摘要:
研究工件带释放时间的两类并行机最小化总完成时间的调度问题.针对问题提出了一种新的基于变深度环交换邻域结构的Iterated local search(ILS)算法.1)提出了变深度环交换邻域结构.2)基于变深度环交换和传统Swap的混合邻域,提出了带有两种kick策略的ILS算法.3)为了加强ILS逃出局部最优的能力,将Scatter search (SS)搜索方法引入了ILS算法中;算法将当前最好解和次好解进行分散处理,再从处理后的解开始继续迭代.为了验证算法的有效性,对两类并行机问题分别随机产生100组数据进行试验.实验结果表明:对于同构并行机问题,引入SS的ILS算法的计算结果与下界的平均偏差为0.99%,而没有引入SS的ILS算法的为1.06%;对于无关并行机问题,引入SS搜索方法后,ILS算法的计算结果 改进了6.06%,并明显优于多点下降算法.
研究工件带释放时间的两类并行机最小化总完成时间的调度问题.针对问题提出了一种新的基于变深度环交换邻域结构的Iterated local search(ILS)算法.1)提出了变深度环交换邻域结构.2)基于变深度环交换和传统Swap的混合邻域,提出了带有两种kick策略的ILS算法.3)为了加强ILS逃出局部最优的能力,将Scatter search (SS)搜索方法引入了ILS算法中;算法将当前最好解和次好解进行分散处理,再从处理后的解开始继续迭代.为了验证算法的有效性,对两类并行机问题分别随机产生100组数据进行试验.实验结果表明:对于同构并行机问题,引入SS的ILS算法的计算结果与下界的平均偏差为0.99%,而没有引入SS的ILS算法的为1.06%;对于无关并行机问题,引入SS搜索方法后,ILS算法的计算结果 改进了6.06%,并明显优于多点下降算法.
2005, 31(6): 925-933.
摘要:
该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.
该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.
2005, 31(6): 934-942.
摘要:
针对融合误差的最大值和数学期望,提出了一个评判数据融合方法优劣的标准.随后,提出了一种新的数据融合方法,扩展加权平均法.当待融合数据为两个时,通过理论分析得到了计算融合参数的公式.当有更多的数据参与融合时,通过数值仿真得到了该方法的各个融合参数.该方法能解决最大似然估计法所难以解决的均匀分布数据的融合问题,且具有比包括最大似然估计法在内的其它三种有代表性的数据融合方法更高的精度.
针对融合误差的最大值和数学期望,提出了一个评判数据融合方法优劣的标准.随后,提出了一种新的数据融合方法,扩展加权平均法.当待融合数据为两个时,通过理论分析得到了计算融合参数的公式.当有更多的数据参与融合时,通过数值仿真得到了该方法的各个融合参数.该方法能解决最大似然估计法所难以解决的均匀分布数据的融合问题,且具有比包括最大似然估计法在内的其它三种有代表性的数据融合方法更高的精度.
2005, 31(6): 970-974.
摘要:
提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法.RON在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想,使网络能根据最近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化,从而使RBF网既能在线适应对象的变化,又能使网络规模维持在较小水平,并保证了网络的泛化能力.使用滑动窗口技术使RON对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛.三个标准例子演示了算法的有效性.
提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法.RON在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想,使网络能根据最近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化,从而使RBF网既能在线适应对象的变化,又能使网络规模维持在较小水平,并保证了网络的泛化能力.使用滑动窗口技术使RON对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛.三个标准例子演示了算法的有效性.
2005, 31(6): 943-955.
摘要:
在此我们综述学习控制理论的发展历程.首先给出基于可重复性的学习控制的基本概念与原理.然后简述学习控制的两大主流---迭代学习控制和反复控制.接着对当今迭代学习控制理论前沿的几大热点加以考察,并简要介绍学习控制理论和Lyapunov方法的结合.最后讨论学习控制理论的新发展方向.
在此我们综述学习控制理论的发展历程.首先给出基于可重复性的学习控制的基本概念与原理.然后简述学习控制的两大主流---迭代学习控制和反复控制.接着对当今迭代学习控制理论前沿的几大热点加以考察,并简要介绍学习控制理论和Lyapunov方法的结合.最后讨论学习控制理论的新发展方向.
2005, 31(6): 956-959.
摘要:
Based on an innovation analysis method in the Krein space, a sufficient and necessary condition is given for the existence of the solution of H1 control problem for a linear continuous-time system with multiple delays. By introducing a re-organized innovation sequence, the H1 control problem with delayed measurements is converted into a linear quadratic (LQ) problem and a delay-free H2 estimation problem in the Krein space. The controller is given in terms of two forward Riccati equations and a backward Riccati equation.
Based on an innovation analysis method in the Krein space, a sufficient and necessary condition is given for the existence of the solution of H1 control problem for a linear continuous-time system with multiple delays. By introducing a re-organized innovation sequence, the H1 control problem with delayed measurements is converted into a linear quadratic (LQ) problem and a delay-free H2 estimation problem in the Krein space. The controller is given in terms of two forward Riccati equations and a backward Riccati equation.
2005, 31(6): 960-964.
摘要:
Terrain-aided navigation (TAN) uses terrain height variations under an aircraft to render the position estimate to bound the inertial navigation system (INS) error. This paper proposes a new terrain elevation matching(TEM) model, viz. Hidden-Markov-model(HMM) based TEM (HMMTEM) model. With the given model, an HMMTEM algorithm using Viterbi algorithm is designed and implemented to estimate the position error in INS. The simulation results show that HMMTEM algorithm can better improve the positioning precision of autonomous navigation than SITAN algorithm.
Terrain-aided navigation (TAN) uses terrain height variations under an aircraft to render the position estimate to bound the inertial navigation system (INS) error. This paper proposes a new terrain elevation matching(TEM) model, viz. Hidden-Markov-model(HMM) based TEM (HMMTEM) model. With the given model, an HMMTEM algorithm using Viterbi algorithm is designed and implemented to estimate the position error in INS. The simulation results show that HMMTEM algorithm can better improve the positioning precision of autonomous navigation than SITAN algorithm.
2005, 31(6): 965-969.
摘要:
针对状态变量和控制变量可分离的非线性动态系统模型,通过引入两个非线性核函数重新设计了标准支持向量机的回归估计模型,使之适用于非线性动态系统的辨识. 它包含两个分别关于状态变量和控制变量的非线性函数,用于辨识可分离变量非线性动态系统中的两个非线性函数.文中的仿真实验验证了我们算法用于非线性动态系统辨识的有效性.
针对状态变量和控制变量可分离的非线性动态系统模型,通过引入两个非线性核函数重新设计了标准支持向量机的回归估计模型,使之适用于非线性动态系统的辨识. 它包含两个分别关于状态变量和控制变量的非线性函数,用于辨识可分离变量非线性动态系统中的两个非线性函数.文中的仿真实验验证了我们算法用于非线性动态系统辨识的有效性.
