时延多智能体系统有限时间分组一致协议设计

针对具有时延的多智能体系统的分组和有限时间一致性问题,基于复杂网络和李雅普诺夫稳定性理论,我们提出了一致性协议和控制算法,使得多智能体状态在有限时间内达到分组一致,并对算法的有效性及稳定性进行了理论推导和证明。在我们的研究中智能体的通信拓扑分为静态拓扑和动态拓扑,同时智能体的分组情况也可以是动态变化的。为了进一步验证所设计的算法,我们开展了仿真研究,最终发现控制算法中的参数α和β越高,所估计的建立时间就越短。

基于声波特征提取的婴儿哭声分类算法研究

婴儿利用哭声向外界传达信号,不开心会用哭声来表达,很多新手妈妈不能特别准确地理解婴儿想要表达的情绪。通过提取不同婴儿不同时刻的哭声,利用计算机技术优化算法,增强婴儿在噪声环境下的鲁棒性,因为婴儿所处的环境并不是绝对安静的,会有噪音的产生,环境中所产生的噪音在一定程度上会影响婴儿哭声的识别率。所以,对于提高婴儿在不同需求发出信号的鲁棒性才是需要解决的问题。通过计算机系统,优化数据算法研究婴儿哭声的情绪问题,就能够在一定程度上提升家庭的幸福感。