提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

针对一类具有凸多面体不确定常参数的离散时间时滞系统,研究其H∞最优保性能预见控制器的设计方法.首先,与以往不同,本文的扩大误差系统仍然保留了时滞,以保证扩大误差系统的状态向量维数不随时滞的增加而增加.其次,针对所构造的扩大误差系统,设计有记忆的状态反馈控制器,并利用线性矩阵不等式方法,导出确保所求控制器存在的条件及该控制器设计的方法.最后,通过建立并求解一个含线性矩阵不等式约束的凸优化问题,给出扩大误差系统的鲁棒H∞保性能控制器,该控制器对于原系统来说就是鲁棒H∞保性能预见控制器

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

相界面积对气液两相流中传热、传质、物理化学反应等动力学过程影响重大.为获取这一参数,提出一种根据两相流数值模拟结果计算相界面积的方法.此方法借鉴分段线性重构界面的思想,在各网格单元内以平面近似真实相界曲面,根据目标流体的体积分数及其梯度向量将网格内相界面形貌归为五类,进而采用不同的方法分别计算各类相界面的面积.在铜转炉熔池内两相流数值模拟结果分析中的应用效果表明:该方法能有效提取两相流体系中任意区域的相界面积,从而为体系动力学特征的定量分析提供依据.利用相界面积数据,进一步计算了氧气利用率并识别出熔池内‘高效反应区’,计算和识别结果与工程实际吻合,证实了该方法的准确性

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

本文引用向量、矩阵的模,采用纯量Liapunov函数法,得到了变系数线性大系统的零解渐近稳定的几个充分条件,即定理1、2和3,并通过严格的理论证明,对其各自的稳定性参数区域进行了比较

带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路

以白云鄂博铁矿东矿C区岩体节理产状为研究对象，通过构造空间直角坐标系，采用基于Euclidean距离度量标准的系统聚类法对反映节理产状的单位法向量进行分类，选用合适的分布函数描述各组节理，并对各组节理的概率分布模型进行卡方检验.结果表明，采用系统聚类法能较好反映现场节理产状，准确给出岩体节理分类方案，消除人为判别模糊性.基于聚类分析结果，结合边坡参数，采用赤平极射投影法进一步确定边坡最可能失稳模式，为调整边坡设计参数，控制边坡灾害提供依据

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

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