基于鲁棒方法的图像整合技术

本文讨论了基于圆序列的整合图像问题 .由于相机旋转拍摄图片 ,可避免光源变化、遮挡和外观变化等出现在一般匹配中的问题 ,因此自动生成匹配点要容易得多 .我们采用一种鲁棒的方法 ,只要输入少量点 ,就可以自动寻找匹配点对并对投影变换进行求解 .整合参数的变化 ,可得到不同视点下的整合图像 .该方法不需要事先知道摄象机的内。

指纹图像奇异点提取的一种鲁棒方法

提出了一种改进的奇异点的提取方法：先通过改进的Poincaré指数计算，挑选出符合条件的候选点，然后在此基础上，利用径向方向会聚性，前景、背景分割和概率分布来筛选候选奇异点。用该方法对不同质量的指纹图像进行实验，并与经典方法进行比较，结果表明该方法更加有效、可靠，也具有更好的鲁棒性。

基于缓冲时间的共享车位分配鲁棒方法

共享停车平台根据供给车位和停车需求时间窗确定车位分配方案.为应对停车时发生提前到达或延迟离开等不确定情况,通过预留适当缓冲时间来增强车位分配方案的鲁棒性,进而构建了最大化平台收益和鲁棒性的车位分配问题双目标优化模型.利用加权和方法将双目标转化为单目标函数,加入辅助决策变量将非线性转化为线性模型.通过数值算例验证本方法的有效性,并对关键参数进行灵敏度分析.结果表明,在合理时间内,本方法能够求得算例的最优解及各项指标值.随着双目标调节系数的增大,平台收益分段增加,而鲁棒性分段下降.从不同调节系数得到的最优解中筛选出非支配解,并拟合得到近似帕累托前沿曲线,在供给数为5,需求数为25的测试算例中,单位平台收益增加所带来鲁棒性的减少量变化范围为[0.02,6.75].

中国股票市场量价关系的重新审视--基于鲁棒(Robust)方法的研究

本文将鲁棒(Robust)方法引入股市量价关系的研究领域,并将研究结果同传统的经过UnitRootTest、ADF检验,修正过异方差(怀特程序)的最小二乘法(OLS)的结果进行分析对比.同时针对国内现有研究的不足,将收益率扩展到收盘收益率和开盘收益率,将交易量扩展到交易量和交易量变化,同时研究了滞后1-5天交易量和交易量变化对两种收益率的影响,并对研究结果进行了深入细致的分析.

导弹制导的鲁棒几何方法

针对平面拦截问题 ,将基于微分几何的导弹制导与基于李雅普诺夫稳定理论的鲁棒控制方法结合起来 ,提出一种新的鲁棒制导算法———鲁棒几何制导 .将与目标的曲率命令 (加速度 )和速度方位信息有关的项视为干扰量 ,用一个鲁棒控制项来克服其影响 .然后 ,将这种方法推广到导弹速度变化的情况 .这种方法不需要得到目标精确的曲率命令和速度方位信息 .

一种运动目标多特征点的鲁棒跟踪方法研究

提出了一种基于特征光流分割和卡尔曼滤波估计的鲁棒性的运动目标跟踪方法。该方法具有很多特点 :首先在特征光流的计算中采用由粗到细的层级匹配算法 ,因而能够计算大的运动速度和具有更好的匹配精度 ;其次采用了有效的遮挡判决算法 ,该算法综合利用了先验的信息 ,对噪声的干扰不敏感 ;最后建立了线性卡尔曼滤波模型 ,当特征点被遮挡或丢失时 ,能够预测它们的位置 ,这使得跟踪更具有主动性。实验表明 ,该方法具有高精度。

一种改善无刷直流电机驱动系统速率平稳性的鲁棒重复控制方法(英文)

该文提出一种鲁棒重复控制方法来提高无刷直流电机驱动的系统的速率平稳性。该方法综合了变结构控制率和重复控制率。变结构控制率可以有效地镇定系统,并保证误差收敛到一个较小的范围内,而重复控制率可以进一步消除稳态时存在的速率波动。Lyapunov直接法证明了闭环系统的全局稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。仿真结果表明,该鲁棒重复控制方法明显地改善了速率系统的平稳性。

汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法

汽轮机调节系统卡涩故障的诊断问题可以归结为对卡涩死区特性的辨识问题。但是在辨识过程中由于对象的各种时间常数和反馈斜率等非故障特征参数的不准确性,卡涩非线性的辨识结果的精度无法保证。该文从辨识算法的角度出发分析了时间常数和反馈斜率对诊断精度的影响机理,结果表明反馈斜率是辨识精度的决定因素。为此,针对原调节系统构造了一个输出变换,使得变换后系统的故障诊断结果对反馈斜率变化不敏感,即提高了诊断算法对非故障特征参数变化的鲁棒性能。最后给出了一个算例验证了这种算法和输出变换的有效性。

图像匹配的鲁棒型Hausdorff方法

提出基于一种新型 Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配方法 .首先对传统的各种 Hausdorff距离所存在的缺陷进行了分析 ,然后根据这些缺陷提出了“鲁棒型”的 Hausdorff距离 .这一新的距离考虑了边缘点的位置、边缘点的总数、由有限点组成的伪边缘、出格点和边缘的遮挡等因素 ,从而使传统的缺陷得到了克服 .对合成图像及实际图像的实验结果表明 ,所提出的 Hausdorff距离测度比传统的 Hausdorff距离测度更为有效 .

不确定时滞系统H_∞控制性能分析的鲁棒可靠性方法

研究具有一般形式的不确定线性时滞系统鲁棒H∞控制器的可靠性问题。用区间变量描述控制系统时变参数的不确定性,将非概率可靠性方法和线性矩阵不等式(LM I)方法相结合,用于时滞不确定控制系统的鲁棒性能分析,提出了时变不确定性时滞系统H∞鲁棒性能分析的一种新方法——鲁棒可靠性方法。该法可给出控制系统满足性能要求的鲁棒可靠性度量及保证性能要求的基本参数的最大容许变异范围,且易于实施。数值算例说明了所提方法的有效性和可行性。

121集装箱公路中转站选址问题鲁棒优化方法研究

主要研究集装箱公路中转站选址问题,在以情景分析法描述不确定性需求的基础上,采用了构建鲁棒遗憾模型的形式对相关问题进行优化求解,同时设计了具有自适应特点的改进遗传算法,并通过算例仿真对随机优化及鲁棒优化模型进行了最优解性能分析。其结果表明鲁棒优化方法对于各情景下的参数扰动都具有较低数据敏感性,能有效降低决策风险,减少决策失误。

一种鲁棒输出反馈线性化方法在导弹自动驾驶仪设计中的应用研究

针对具有多模型的HAVE DASH II导弹对象,利用一种结构简单的鲁棒输出反馈线性化方法,为其设计了全弹道自动驾驶仪控制系统。设计中仅需要少量的模型集信息,并不依赖于某一具体子系统,对整个模型集具有通用性。由于不再需要设计多个控制器,因此避免了常规多模型切换控制中抖动的产生。该方法利用模型估计器实时估计系统动态特性,只要参数选得合适,能无偏差地估计出模型集中每个系统动态特性,有很强的鲁棒性。此外,还利用了高增益观测器来获取控制律中所需的导数信息,使得整个闭环系统仅需要输出量反馈,降低该方法的工程实现难度。仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪系统能够控制模型集中所有飞行条件下的状态准确快速地到达期望值上。

不确定连续系统的鲁棒L_2-L_∞ 滤波新方法(英文)

借助投影定理提出了一个新的连续系统L2 L∞性能准则 .与已有的判据相比 ,该准则呈现出Lyapunov矩阵与系统矩阵之间分离的特性 ,使得将其应用于不确定系统时能够得到参数依赖型Lyapunov函数 .利用该判据 ,采用线性矩阵不等式技术推导了多面体不确定系统的全阶和降阶鲁棒L2 L∞ 状态估计新方法 .所提出的方法可被进一步用于研究具有极点约束的L2 L∞滤波问题 .与已有的基于二次稳定的滤波方案相比 。

卫星广播调度的鲁棒生长方法

本文提出基于果蝇刚毛分化自组织机理的卫星广播调度新方法,该方法生长出了这种问题的优化解。为增加自组织计算的鲁棒性引入了随机竞争排序技术,对不同大小问题的计算测试表明该方法能快速一致地产生极好的结果。

一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法

针对一类不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障检测方法.该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统的反常行为,当故障发生时,在线估计器可逼近各种可能的未知故障,然后对其进行诊断和适应.神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求,并采用Lyapunov稳定性理论保证了闭环误差系统一致最终有界稳定.

综合飞行/推进控制系统的鲁棒设计方法

基于凸多面体线性系统族镇定方法和航迹准稳态运动概念 ,研究了现代攻击机的综合飞行 /推进控制系统的鲁棒设计方法。该方法根据航迹准稳态运动的条件 ,生成航迹准稳态运动的期望控制量和状态量 ,以航迹准稳态运动为基准运动建立综合系统的线性系统族模型 ,采用凸多面体线性系统族鲁棒镇定方法设计了综合控制系统的反馈调节控制器。数学仿真表明 ,所设计的综合控制系统对攻击机推进系统输出推力的变化具有大范围的鲁棒性 。

求解一类投资组合问题的鲁棒镜像下降SA方法

随着经济的发展,投资组合越来越受到人们的关注,其主要研究如何在风险范围确定的情况下设计合理的优化方案,可以帮助投资者获得最多的利润.然而在实际投资问题中,许多不确定因素会影响投资收益,如何选取有效的投资组合方案规避一些不确定因素的影响很关键.因此在投资组合模型中引入随机变量来处理可以得到有效的投资方案.目前,对含有随机变量的投资组合问题的求解方法有很多,使用鲁棒镜像下降SA方法(简称RMDSA)去求解这一问题,并对所用的方法做出收敛性分析,说明其有效性.

考虑电网备用需求的高耗能企业鲁棒生产调度方法

需求侧响应在电力系统调度决策中起着越来越重要的作用,其中高耗能企业参与辅助服务并提供电网备用是不可缺少的组成部分。以高耗能企业提供电网备用为背景,建立了以购电成本最小为目标,带有有限容量缓存装置的生产调度模型。同时,提出了一种鲁棒生产调度方法,以确保无论在用电高峰期的任何时刻,当高耗能企业被要求提供备用服务(即开始响应负荷削减)时,该调度模型都能够生成使得购电成本最小的最优生产调度决策。最后,通过具体算例验证了上述鲁棒生产调度模型的可行性和实效性。

一种基于KNN后处理的鲁棒性抠图方法

目前抠图算法分为采样法和仿射法。采样法求解出的Alpha值往往是不连续的,并且含有很多噪声。对此提出一种基于KNN后处理的鲁棒抠图算法。对未知像素点进行鲁棒性采样,并从中选择较好的样本对作为未知像素的前景和背景样本点,计算出未知像素的初始Alpha值;充分利用KNN方法搜索样本范围宽的优势对初始Alpha进行后处理。实验表明该后处理算法不仅增强了Alpha的视觉效果,同时也提高了Alpha的结果,尤其是实体前景和背景像素结果的准确性。

初始状态不确定的非线性过程系统状态估计的鲁棒粒子滤波方法

在过程系统的控制与故障检测等方面,状态估计发挥着重要作用。针对非线性过程系统状态估计过程中初始状态不确定性问题,提出一种鲁棒粒子滤波方法。该方法首先引入初始状态准确性间接判定准则,根据判定的结果来选择是否进行基于观测偏差反馈机制的初始状态迭代改进。初始值准确性较差时,可以通过初始状态迭代改进策略使最终的初始粒子更接近真实的初始状态,从而增加产生初始粒子的正确性概率,通过粒子滤波迭代得到更准确的状态估计结果。将提出的鲁棒粒子滤波方法与传统粒子滤波方法应用于两个非线性动态系统实例中,结果验证了所提出方法的有效性与鲁棒性。