摘要：针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有雨分量的初步分离;然后设计全局特征融合模块,其中特别引入特征解耦模块分离有雨分量和背景图像的特征,实现细粒度的图像去雨;最后利用重构损失、结构相似损失、边缘感知损失和纹理一致性损失构成的复合损失函数训练网络,实现高质量的无雨图像重构.实验结果表明,在Test100合成雨图数据集上,所提方法峰值信噪比为25.57dB,结构相似性为0.89;在100幅真实雨图上,所提方法的自然图像质量评估器为3.53,无参考图像空间质量评估器为20.16;在去雨后的RefineNet目标分割任务中,平均交并比为29.41%,平均像素精度为70.06%;视觉效果上,该方法能保留更多的背景图像特征,有效地辅助下游的目标分割任务的开展.

摘要：几乎所有多目标进化算法(multi-objective optimization evolutionary algorithm,MOEA)都是针对Pareto最优面为均匀分布问题而言.然而现实中很多问题Pareto最优面是非均匀分布的,决策者希望得到一个与Pareto最优面分布类似的解集.现存算法并不能有效解决该问题.对此,提出一种针对于非均匀分布多目标优化问题的维护方法(non-u-niformly diversity maintenance method,NUDMM).该方法定义一个反映个体分布"规则"程度的指标——杂乱度,并设计一种降低种群杂乱度的方法,在未知Pareto最优面分布规律情况下有效剔除造成种群混乱的个体.通过与NSGA-II和SPEA2在不同维数下8个非均匀函数上对比实验,表明NUDMM在有效保持问题真实分布的同时,具有良好的收敛性.

摘要：针对一类欠驱动系统的跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的控制策略.首先给出一种基于跟踪误差的输出函数,通过等式变形和Butterworth低通滤波器解决未知控制方向问题;其次,引入一种新型非线性干扰观测器,对系统未知模型进行补偿,使控制器的设计无需知道系统的结构和参数;再次,通过对系统的内部动态和外部动态的分析,证明闭环系统的输出收敛于原点,跟踪误差信号一致最终有界;最后,将该方法应用于小车倒立摆模型,仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要：针对CD播放器机械臂轨迹跟踪问题,提出一种鲁棒自适应迭代学习控制算法。分析了CD播放器系统的基本结构,根据空间运动特性建立了机械臂系统模型,提供了机械臂轨迹跟踪控制方案,并结合机械臂系统的结构特点设计了鲁棒自适应控制算法。该算法由可变增益比例—微分控制、前馈学习控制和鲁棒控制组成,可变增益比例—微分控制根据自适应切换规则调整控制增益,保证系统稳定性并加快收敛速度,前馈学习控制通过学习规则计算出每次迭代过程中期望的前馈力矩,以补偿模型不确定性,鲁棒控制确保了系统在外部随机扰动下的鲁棒性。通过实验表明,所提控制算法能加快系统的收敛速度,提高系统的跟踪性能。

摘要：怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.

摘要：文中提出了一种基于M OCC II(多端输出第二代电流传输器)的单输入三输出二阶滤波器电路模型,由该模型可得出几种不同的滤波器电路,每种滤波器电路都由四个M OCC II、两个接地电容和电阻组成。不但能同时实现二阶高通滤波、低通滤波和带通滤波功能,还可以通过对输出端的直接组合,实现带阻和全通滤波功能及其他任意形式的二阶信号传输功能。滤波器的角频率和品质因数独立可调,应用非常灵活。与同类滤波电路相比较,该电路不但结构简单,而且使用灵活,有利于集成。同时,对其中一种滤波器的滤波特性进行了测试,实验结果表明,滤波器的滤波性能良好,电路模型完全正确。

摘要：提出一种集成粗糙集理论的RBF网络设计方法.由布尔逻辑推理方法进行属性离散化,得到初始决策模式集,通过差异度对初始决策模式的相似度进行衡量并实现聚类,以聚类决策模式构造RBF网络.为加快训练速度,分别对隐层参数和输出权值采用BP算法和线性最小二乘滤波法进行训练.实验结果表明,该方法设计的RBF网络结构简洁,泛化性能良好,混合学习算法的收敛速度优于单纯的BP算法.

摘要：针对传统滑模观测器(SMO)存在的抖振及相位延迟问题,提出一种自适应模糊滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制.根据Lyapunov稳定性定理构建自适应模糊滑模观测器,以保证系统的稳定性.通过分析滑模增益对系统抖振的影响设计模糊控制系统,从而实现对滑模增益的动态调整,削弱抖振现象,提高系统的鲁棒性.建立反电动势观测器代替低通滤波器,避免相位延迟,从而提高系统的稳定性及准确跟踪性.仿真结果验证了所提出方法的可行性.

摘要：提出了一种基于多输出电流控制电流传输器的通用高阶电流模式滤波器的系统综合设计方法,该方法通过对n阶通用电流模式滤波器的传递函数进行数学分析,将其分解为n个无损积分器级联的形式,由此提出的电路结构简单,仅由n个有源器件,n个接地电容构成。并只要通过改变输入电流的接入方式和接入数目就可以实现不同的滤波功能,便于集成,面向实际电路完成P sp ice仿真。

摘要：对于一类具有三角结构的单输入单输出的不确定非线性系统,用反步法(backstepping)和动态面控制方法(dynamic surface control technique)设计了一种使用神经网络补偿未知非线性的L2--增益鲁棒控制器.控制器设计中没有直接解HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式.合理的选择了L2--增益性能指标,将被控系统各个状态变量的跟踪误差和神经网络各权值的跟踪误差看作整个控制系统的各个状态变量,并用Lyapunov定理和HJI不等式证明了使用提出的控制器后,这些状态变量具有小于等于事先规定的正实数γ的L2--增益.当系统的扰动信号为零向量时,提出的控制器在原点是大范围渐近稳定的.仿真研究结果表明所提出的控制器具有很好的跟踪性能和很强的鲁棒性.