摘要：针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.

摘要：应用分层原理分析了具有不同弹性模量含共线双裂纹的功能梯度材料断裂问题。通过积分变换得到嵌入功能梯度材料裂纹的应力场和位移场,结合边界条件、连续条件及单个裂纹的应力场和位移场,将求解该裂纹问题转化为求解奇异积分方程组。通过求解奇异积分方程组得到裂纹的应力强度因子。最后针对材料弹性模量和裂纹几何参数对应力强度因子的影响进行了探讨。结果表明材料弹性模量分布形式对裂纹的应力强度因子影响显著,该结果可为功能梯度材料制备及材料设计等提供理论依据。

摘要：针对一类离散时变多智能体系统,通过引入虚拟领导者产生期望轨迹的方法,将虚拟领导者和所有智能体组成固定的拓扑结构,在此基础上,提出一种离散时间迭代学习控制算法.该算法对多智能体系统中的每个智能体都设计一个控制器,各控制器都是利用上一次迭代时,该智能体与虚拟领导者之间的跟踪误差和该智能体与相邻智能体之间的跟踪误差,通过拓扑结构中通信权值的组合不断修正上一次的控制律,从而获得理想控制律.同时,基于范数理论严格证明所提出算法的收敛性,并给出算法在λ-范数意义下的收敛条件.该算法能够使离散时变多智能体的输出随着迭代次数的增加在有限时间区间内完全跟踪期望轨迹.理论分析和仿真结果都表明了所提出算法的有效性.

摘要：推荐系统帮助用户在海量数据中更便捷地找到他们最感兴趣的内容。但推荐系统存在可信度低、推荐结果的可解释性不足、可扩展性不好、随着用户数量的增大,计算时间增长且精度较低、数据稀疏性和冷启动等问题。为此提出基于交替最小二乘法(alternating least squares,ALS)的推荐系统优化算法,在ALS基础上对两个部分进一步优化:第一部分采用LBFGS (limited-memory broyden-fletcher-goldfarb-shanno)算法使搜索方向快速计算出来;第二部分采用阻尼牛顿法求解步长因子。在Spark平台上加以验证,取得较好效果。

摘要：针对存在随机测量噪声的单级倒立摆系统,提出了一种带有低通滤波的反演控制方法。该方法将倒立摆系统输出的摆角作为低通滤波器的输入信号,低通滤波器的输出作为滤除测量噪声之后系统输出的摆角。即将倒立摆系统和低通滤波器看作一个整体的被控系统,并根据该系统逐步推导出反演控制律。设计的控制器能够有效滤除测量噪声,增强了系统的鲁棒性,提高了倒立摆系统的跟踪精度,并且该控制器结构简单,便于工程实现。最后,通过仿真实验进一步验证了该控制器的有效性。

摘要：为使仅适用于静态测量的空间相移剪切散斑干涉系统可用于物体变形的动态测量,在对传统剪切散斑干涉系统加以改进的基础上,提出一种物体变形动态检测方法。将检测系统中的压电陶瓷控制器用参考镜代替,减少了物理装置控制与执行的时间。对于物体发生变形的同一状态,仅需采集一幅干涉图像即可满足后期计算,加以二维连续小波滤波和最小二乘相位解包算法,能满足物体变形动态在线检测的需求。理论和实测实验表明,该方法能快速可靠地检测出物体动态形变,整个系统的最大误差范围在-1.5rad^1.5rad之间,整个检测过程最大误差百分比为6.4%,有较高的精度和实用性,为新型剪切散斑干涉测量系统的改进和设计提供参考。

摘要：本文使用多角度图片进行了三维重建技术研究,首先在二维图片中获取特征点,提出ORB-SIFT特征提取优化算法,然后基于最小生成树设计多角度匹配算法提高图片之间的立体点匹配效率,并结合三维立体视觉算法进行三维重建,实验证明与传统算法相比,本文算法时间耗费少,重建的三维模型精度提高。