摘要：为了降低T-S模糊时滞系统稳定性条件的保守性以及提高其控制器设计的灵活性,本文提出了在前提不匹配条件下考虑T-S模糊时滞系统的时滞相关稳定性以及控制器设计问题.首次通过构造包含三重积分的增广Lyapunov泛函的方法,提出一个新的具有较小保守性的时滞相关稳定性准则;同时在前提不匹配条件下,给出了保证该系统渐近稳定的控制器设计方法,该方法提高了控制器设计的灵活性,并且对于具有不确定隶属度函数的模糊系统同样适用.最后通过两个仿真例子验证本文所提出的方法的有效性.

摘要：SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-w SVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择,确定主题数和隐主题—文本矩阵;在经典权重计算方法上作改进,考虑各特征项与类别的关联度,设计了一种新的权重计算方法;在特征词空间上使用这种基于权重计算的w SVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类,得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明,提出的LDA-w SVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。