检索结果-内蒙古大学图书馆

第26届中国控制会议

作者：王军庆王天成鲁东大学数学与信息学院烟台264025

本文针对同时含有离散时滞和分布时滞的不确定线性动力系统,通过运用参数依赖的Lyapunov函数和分解时滞项系数矩阵的方法,研究其保性能控制问题,给出了基于二次矩阵不等式(QMI)的无记忆状态反馈保性能控制器的设计方法,所得结果不仅保... 详细信息

本文针对同时含有离散时滞和分布时滞的不确定线性动力系统,通过运用参数依赖的Lyapunov函数和分解时滞项系数矩阵的方法,研究其保性能控制问题,给出了基于二次矩阵不等式(QMI)的无记忆状态反馈保性能控制器的设计方法,所得结果不仅保证闭环系统是指数稳定的,并且性能指标具有给定的上界.最后数值算例验证了本文方法的有效性。

关键词：线性动力系统混合时滞保性能控制指数稳定

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周期环境下具有年龄结构种群动力系统的最优控制

周期环境下具有年龄结构种群动力系统的最优控制

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中国数量经济学会2006年会

作者：金志龙兰州商学院信息工程学院数学系甘肃兰州730020

在周期环境下，研究一类具有年龄结构种群线性动力系统的最优控制问题,利用Mazur's定理，证明了最优控制问题最优解的存在性，由法锥概念的特征刻画，我们还得到了最优控制问题最优解存在的必要条件。

关键词：最优控制年龄结构线性动力系统

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基于视频动态纹理的火灾检测

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中国图象图形学报 2013年第6期18卷 647-653页

作者：邵婧王冠香郭蔚北京国际数学研究中心北京100871 河北工业大学理学院天津300401 北京大学数学科学学院北京100871

长期以来,森林火灾检测一直都是世界范围内的一个重要研究课题,对于保护地球环境及人类安全都有重要意义。基于视频监控的火灾检测对于实时性和正确性要求很高,而传感式探测器和传统图像型探测器不能满足要求。提出了一种基于动态纹理... 详细信息

长期以来,森林火灾检测一直都是世界范围内的一个重要研究课题,对于保护地球环境及人类安全都有重要意义。基于视频监控的火灾检测对于实时性和正确性要求很高,而传感式探测器和传统图像型探测器不能满足要求。提出了一种基于动态纹理特征分析的新型图像型火灾检测算法,对于森林这样的复杂大空间场景尤为适用。通过对CCD摄像机拍摄的视频图像,建立线性动力系统(LDS)模型,分析其动态纹理特征,最后利用Adaboost分类器判断火灾是否存在。实验结果表明,此算法能够达到95%的检测准确率,且具有较好的应用前景。

关键词：森林火灾检测动态纹理线性动力系统马氏距离 Adaboost分类器

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粘弹性与弹性动力问题的相应性原理

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西安矿业学院学报 1993年第4期13卷 379-384,365页

作者：刘协会师俊平韩江水陕西机械学院西安矿业学院

在振动问题中,同一条件下的粘弹性材料和弹性材料的振型函数相同;粘弹性问题的频率方程可以从对应的粘弹问题的频率方程通过本构关系参数的相应代换得到;粘弹性体的波速也可由弹性固体的对应波速作相应的代换得到。

关键词：振动粘弹性弹性相应性原理位移法基本方程动态特性频率方程线性动力系统

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基于脑电信号的警觉度估计研究

基于脑电信号的警觉度估计研究

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作者：石立臣上海交通大学

学位级别：博士

警觉度(Vigilance)通常定义为，对外界刺激长时间的保持注意力和警惕性的能力。在日常的工作和生活中,许多人机交互系统需要操作人员保持一定的警觉度。尤其是汽车驾驶员，他们一旦出现警觉度下降的情况，就可能会造成非常严重的后果。... 详细信息

警觉度(Vigilance)通常定义为，对外界刺激长时间的保持注意力和警惕性的能力。在日常的工作和生活中,许多人机交互系统需要操作人员保持一定的警觉度。尤其是汽车驾驶员，他们一旦出现警觉度下降的情况，就可能会造成非常严重的后果。因此，研究警觉度监测算法，对驾驶员的疲劳状态进行实时监测，是车辆辅助安全驾驶领域的一个重要课题，对解决交通安全问题具有重要的现实意义。由于脑电信号是疲劳检测的“金标准”，以及便携式脑电采集设备商用化的出现，使得脑电采集越来越便捷。因此，本论文将重点进行基于脑电的警觉度监测方法研究，具体研究问题包括：脑电信号在线降噪去伪迹算法，警觉度关键脑区定位，脑电疲劳特征快速提取算法、在线脑电特征过滤平滑算法，高鲁棒性的脑电特征降维算法，高效的在线警觉度监测算法以及警觉度自动标注算法等。目的是结合便携式脑电采集系统，为将来开发基于脑电等生理信号的警觉度监测系统提供理论和基本算法。本论文的主要贡献和创新点体现在以下几个方面： 1.脑电信号在线降噪去伪迹。本文提出了自适应在线降噪去伪迹算法，能自适应跟踪随时间变化的信号源，并具备伪迹源自动识别功能，且能在线自动重构出不含伪迹成分的脑电信号，以解决脑电采集过程中的噪音伪迹干扰问题。该算法的伪迹识别精度在90%以上，已达到人工标注的水平，相比于其他自动去伪迹算法，该算法能很好的解决伪迹信号源随时间变化的问题，并且支持在线工作模式。 2.警觉度关键脑区定位。本文提出了基于脑电信号的警觉度相关同步去同步概念，基于该原理，开发了三种警觉度关键脑区定位算法，分别是基于线性相关系数的定位方法，基于ICA算法的定位方法和基于CSP算法的定位方法，并最终定位出枕叶附近为警觉度关键脑区。从警觉度关键脑区采集脑电信号可有效降低警觉度无关脑电信号的影响，并可以简化脑电采集过程，增强脑电警觉度分析系统的实用性。 3.脑电疲劳特征提取。对对数形式的脑电频谱特征，本文给出了物理层面的解释，进而定义了脑电的微分熵特征。提出了脑电特征中的乘性噪音问题，并给出了不同脑电特征的乘性噪音消除方案。同时，结合警觉度实验数据，对自回归系数，能量谱，分形维数，样本熵以及微分熵这五种脑电特征，从原理和性能两个层面进行了详细的对比分析。最终结果显示，微分熵特征的警觉度表征能力最强，且性能最稳定。 4.脑电特征在线过滤。本文提出了基于线性动力系统模型的脑电特征过滤算法，用于消除脑电数据中的警觉度无关脑电特征。同时，结合警觉度实验数据，从原理和性能两个方面与传统的滑动平均滤波器算法进行了对比分析。结果显示，该算法能更加充分合理的利用已观测到的全部脑电数据，更好的消除警觉度无关脑电特征的影响，提高警觉度的估计精度。 5.鲁棒性的脑电特征降维。由于脑电特征中含有较强的噪音，传统的特征降维算法如PCA，在受到噪音干扰后会导致计算出的主成分不准确，从而影响后续的警觉度估计性能。为了解决特征降维过程中的噪音问题，本文引入了具有抗噪能力的特征降维算法：Robust PCA，并基于具体的实验数据，进行了对比分析。结果显示，Robust PCA算法相比于标准PCA算法，在处理含有较多噪音的脑电特征时，确实能有效提高警觉度估计系统的性能。 6.高效的警觉度估计模型。本文提出了用于在线警觉度估计的Larsen-ELM算法，相比于SVM回归模型，该算法在保证警觉度估计准确率的同时，具有高效的模型参数训练效率，对处理大规模的脑电警觉度数据，具有较高的实用价值。 7.基于脑电信号的警觉度自动标注算法。传统警觉度标注算法通常代价过高，自动化性能欠佳，且无法有效处理大规模的数据集。因此，本文提出了直接基于脑电数据的离散警觉度标注算法和连续警觉度标注算法。由于脑电特征随警觉度变化而变化，该类型的算法能直接利用脑电特征的分布规律通过聚类算法和流形学习算法进行警觉度的自动标注。直接基于脑电数据的标注结果，与传统的基于警觉度相关任务行为的标注结果相比，同样能准确的标注出警觉度变化的整体走势，只是在细节方面存在较小的误差。由于该类型的算法是完全自动化实现，且无需训练数据集，因此，该类型的算法能有效的提高脑电警觉度数据集的标注效率。最后，我们设计了一套完整的脑电警觉度实验方案，采集了大量的脑电警觉度实验数据，在充分且具体的数据支撑下，从实验结果和算法机理两个方面，对警觉度分析过程中各个环节的不同算法，进行了系统性的对比分析，给出了各个分析环节的推荐算法使用方案；实验结果显示，我们提出的警觉度监测方法，确实能准确可靠的实现在线警觉度估计功能和离线警觉度标注功能。

关键词：脑电信号警觉度在线自适应去伪迹警觉度关键脑区鲁棒性主成分分析线性动力系统流形学习 Larsen-ELM 警觉度估计警觉度标注

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清醒与麻醉状态下大鼠脑电复杂度特征的比较

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临床麻醉学杂志 2017年第1期33卷 63-65页

作者：高春芳张根葆陆晓华徐晓燕胡慧娴徐争元黄磊皖南医学院医学工程教研室芜湖市241002

目的通过对脑电复杂度样本熵(SampEn)和分形维数(FD)分析,比较清醒和不同麻醉状态下大鼠脑电复杂度特征。方法 SD大鼠16只,每只大鼠先后两次腹腔注射氨基甲酸乙酯(首次500mg/kg、1h后800mg/kg),采集大鼠清醒状态(W段)、浅麻醉状态(LA段... 详细信息

目的通过对脑电复杂度样本熵(SampEn)和分形维数(FD)分析,比较清醒和不同麻醉状态下大鼠脑电复杂度特征。方法 SD大鼠16只,每只大鼠先后两次腹腔注射氨基甲酸乙酯(首次500mg/kg、1h后800mg/kg),采集大鼠清醒状态(W段)、浅麻醉状态(LA段)、深麻醉状态(HA段)头皮脑电(EEG),采用MATLAB软件计算EEG信号复杂度的SampEn和FD值,并对全过程的特征值进行线性动力系统(LDS)去噪和各状态下特征值做统计学分析。结果大鼠从清醒到浅麻醉、深麻醉过程中SampEn、FD值逐渐下降。W段的SampEn值与FD值(4.049±0.190和9.299±0.195)明显高于LA段(3.248±0.175和8.528±0.156)和HA段(2.978±0.123和8.213±0.128)(P<0.05),HA段的SampEn值与FD值明显低于LA段(P<0.05)。结论EEG的SampEn与FD值可作为麻醉深度监测的特征量。

关键词：麻醉脑电复杂度样本熵分形维数线性动力系统

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基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究

基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究

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作者：孙珲上海交通大学

学位级别：硕士

由于近年来因疲劳驾驶导致的交通事故频发，疲劳监测已经成为了一项重要的研究课题。过往的疲劳监测研究中，常常使用驾驶员脸部视频信号、血压、体温等生理信号。相比于这些信号，脑电信号能更加直接、客观地反映大脑的活动情况，有着... 详细信息

由于近年来因疲劳驾驶导致的交通事故频发，疲劳监测已经成为了一项重要的研究课题。过往的疲劳监测研究中，常常使用驾驶员脸部视频信号、血压、体温等生理信号。相比于这些信号，脑电信号能更加直接、客观地反映大脑的活动情况，有着更高的时间分辨率，且无法人为控制和伪造，因此本文中我们采用脑电信号来进行疲劳监测的研究。在文章的前半部分中我们主要介绍常用的脑电处理流程与方法，并在后半部分中介绍我们提出的数据处理流程及使用到的方法。我们首先通过实验，在被试完成指定任务的过程中，诱发出被试的疲劳状态，并同时记录被试的脑电信号以及任务完成情况。然后我们使用快速傅里叶变换，获得原始脑电信号在各个频带上的功率谱密度特征。为了去除特征中与疲劳无关的噪音，我们使用线性动力系统中的相关算法对特征进行平滑降噪，并将所有特征通过主成分分析提取出主要成分，从中去除与疲劳标记值相关性较差的特征。最后我们扩展剩余特征为动态特征组，使用并联隐马尔科夫模型进行分类，并通过模糊积分进行分类器融合。实验结果显示，该方法可以在三类问题中获得88.85%的分类精度，在四类问题中获得83.09%的分类精度。

关键词：脑电信号疲劳监测线性动力系统隐马尔科夫模型模糊积分

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关于集态初值敏感依赖性及相关性质的研究

关于集态初值敏感依赖性及相关性质的研究

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作者：陈粲西北大学

学位级别：硕士

初值敏感依赖性是动力系统中一种非常重要的动力性状,它描述了初始条件下的微小误差经过一定次数的迭代将会产生明显的偏差.初值敏感依赖性在一定程度上反映了系统的复杂性和不可预测性,其也是不同的混沌定义的基本条件.由于初值敏感依... 详细信息

初值敏感依赖性是动力系统中一种非常重要的动力性状,它描述了初始条件下的微小误差经过一定次数的迭代将会产生明显的偏差.初值敏感依赖性在一定程度上反映了系统的复杂性和不可预测性,其也是不同的混沌定义的基本条件.由于初值敏感依赖性这一概念十分重要,因此出现了诸多以它为原型推广后的定义.王延庚和卫国在文献[1]中给出了一种强于初值敏感依赖性的定义-集态初值敏感依赖性,本文在此基础上进一步研究了它的性质,得到了一些新的结论.文章具体安排如下：第一章,绪论,首先简要介绍了动力系统的发展历程.然后介绍了集态初值敏感依赖性产生的背景以及研究集态初值敏感依赖性问题的重要意义.最后陈述了作者的工作. 第二章,主要是研究集态初值敏感依赖性和动力系统中其它动力性状之间的关系,首先证明了在线性动力系统中拓扑传递性蕴涵集态初值敏感依赖性,并举例说明了该命题反过来不成立.其次举例说明了集态初值敏感依赖性严格蕴涵初值敏感依赖性.另外在集态初值敏感依赖性这一概念的基础上,给出了一种新的混沌定义-强Wiggins混沌,并举例说明了强Wiggins混沌严格蕴涵Wiggins混沌. 第三章,主要从乘积动力系统、复合动力系统和拓扑共轭等方面对集态初值敏感依赖性做了进一步研究. 第四章,我们总结了这篇文章的主要结论和创新成果,提出了还需要进一步解决的问题.

关键词：初值敏感依赖性集态初值敏感依赖性 Devaney混沌 Wiggins混沌线性动力系统

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时标上的连接项中带变时滞的中立型SICNN型神经网络模型的周期解

时标上的连接项中带变时滞的中立型SICNN型神经网络模型的周期解

引用

作者：王蕾云南大学

学位级别：硕士

本文，提出了一类连接项中带变时滞的中立型SICNN型神经网络模型，根据时标上的线性动力系统的指数二分法，不动点定理及时标上的微积分理论，获得了这类神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性。本文的结果即使当时标T=R和T=Z时，也... 详细信息

本文，提出了一类连接项中带变时滞的中立型SICNN型神经网络模型，根据时标上的线性动力系统的指数二分法，不动点定理及时标上的微积分理论，获得了这类神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性。本文的结果即使当时标T=R和T=Z时，也是全新的，并且是对已知结果的补充。最后，我们给出了数值例子验证了结果的有效性。

关键词：线性动力系统 SICNN神经网络全局指数稳定连接项中的变时滞

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动态纹理性质及其模拟算法研究

动态纹理性质及其模拟算法研究

引用

作者：徐磊磊华中科技大学

学位级别：硕士

动态纹理是指那些由一些具有重复的、并随时间变化的图案形成的纹理而组成的图像序列。这种纹理的图像序列在时间域上具有某种不变特性。动态纹理包括海浪、飘动的烟、舞动的树叶、吹动的风、拥挤的人群以及交通状况等。动态纹理仿真的... 详细信息

动态纹理是指那些由一些具有重复的、并随时间变化的图案形成的纹理而组成的图像序列。这种纹理的图像序列在时间域上具有某种不变特性。动态纹理包括海浪、飘动的烟、舞动的树叶、吹动的风、拥挤的人群以及交通状况等。动态纹理仿真的目的就是根据一小段输入的示例纹理视频,学习该段运动纹理的参数模型从而预测并将原始的有限长度的动态纹理视频扩展成无限长的视频,同时保证该扩展的纹理序列同原始输入序列保持相似的运动规律。论文中首先提出了将线性动力系统扩展到彩色文理算法。该算法使用Laplacian pyramid和Radial basis function(RBF)来压缩YUV色彩域中的彩色信息,从而避免了大规模矩阵的复杂运算,并同时能够更好的仿真动态纹理的运动特性。其次,我们提出了基于multi-resolution分析的multi-resolution auto-regressive moving average模型(MARMA)。该模型以线性动力系统为基础,使用multi-resolution分析方法,将原始的动态纹理序列转化到不同的频率范围里以改进动态纹理仿真效果。同时,我们也设计了一个比较研究,使用三种不同的multi-resolution分析方法:laplacian pyramid,haar小波以及steerable pyramid,进行动态纹理仿真。实验结果显示,我们的MARMA模型可以改善仿真的结果。总的来说,我们提出的动态彩色问题仿真模型可以处理大规模的动态问题视频,同时保证仿真效果与直接应用线性动力系统于RGB彩色空间的结果不相上下。特别是对于基于RBF的模型,它不仅仅节省存储空间,同时也能更好的捕捉到动态纹理的结构信息。MARMA模型将拒不和全局的动态特性分成不同的层次从而改善了仿真效果。实验结果显示,steerable pyramid比其它multi-resolution分析方法能更好的对纹理进行模拟。

关键词：动态纹理线性动力系统 DCTS 多分辨分析 MARMA

来源：评论

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