提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

提出了一种基于特征波形稀疏匹配的滚动轴承故障模式识别方法.该方法通过自行设计的搜索算法从信号中提取多段特征波形,并对其进行学习优化,以优化后的特征波形作为基原子模型生成原子库及模式匹配库.将待识别信号在模式匹配库上进行一阶匹配分析,实现轴承故障的模式识别.对正常轴承、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行实验,验证了方法的有效性和鲁棒性

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

在连铸生产过程,结晶器液位易受许多复杂和不确定因素影响,难以控制.为此提出一种新的变结构模糊控制器.在这个控制器中,采用一种基于改进的聚类算法的双层ISODATA算法的状态识别方法;并且在控制器中用遗传算法优化模糊规则的条数和内容及隶属函数,使推理速度和控制系统的鲁棒性大大改善.仿真结果令人满意

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好

1 地震反演基本原理 2 字典学习基本原理 3 传统反演方法与字典学习 4 参数选择及鲁棒性分析 5 实例应用及结果 6 总结和拓展

可用性的定义 可用性工程 支持可用性的设计原则 可学习性 灵活性 鲁棒性 可用性的评估方法 用户模型法、启发式评估、认知性遍历、用户测试和用户调查法等 可用性案例

◼ 可用性的定义 ◼ 可用性工程 ◼ 支持可用性的设计原则 ❑ 可学习性 ❑ 灵活性 ❑ 鲁棒性 ◼ 可用性的评估方法 ❑ 用户模型法、启发式评估、认知性遍历、用户测试和用户调查法等 ◼ 可用性案例