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自适应上界的相对最大分离比单球面分类器
1
作者
张伟
柳先辉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期188-191,214,共5页
单球面分类器(RSS)以最大分离比为目标,对负类样本的分布情况缺乏考虑。根据Fisher判别准则,将相对间隔的思想引入到单球面分类器中,对特征空间中负类样本的分布上界进行约束来增强其内聚度,以提高分类器判别的准确性。由于分布上界的...
单球面分类器(RSS)以最大分离比为目标,对负类样本的分布情况缺乏考虑。根据Fisher判别准则,将相对间隔的思想引入到单球面分类器中,对特征空间中负类样本的分布上界进行约束来增强其内聚度,以提高分类器判别的准确性。由于分布上界的不可预测,为避免问题不可解,建立了自适应上界的最大相对分离比单球面分类器模型(ARRSS),并对模型参数进行了分析。实验证明,与单球面分类器相比,该方法表现出更好的泛化能力。
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关键词
单球面分类器
FISHER判别
相对间隔
上界
约束
自适应上界
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职称材料
不确定系统的上界自适应动态神经滑模控制
被引量:
4
2
作者
高宏宇
邵克勇
李艳辉
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2010年第3期292-297,共6页
针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知...
针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知时,采用神经网络自适应学习不确定项的上界,设计了权值调整规则及动态神经滑模控制器。该控制器不仅可以保证非线性不确定系统渐近稳定,降低一般滑模控制理论分析的条件,还有效地抑制了抖振。仿真实例表明,该控制方法是正确有效的。
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关键词
动态滑模
神经网络
上界
自适应
不确定
非线性
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职称材料
高机动弹道目标末端拦截的新型有限时间滑模制导律设计
3
作者
雷坤
梁勇奇
+1 位作者
蔡祥健
蔡光斌
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2020年第5期63-69,共7页
针对高机动弹道目标末端拦截问题,设计了一种具有有限时间收敛特性的新型滑模制导律。首先针对目标三维运动强耦合的特点,基于视线旋转坐标系内弹目相对运动关系建模,结合降维微分几何制导律和滑模控制理论,并采用快速双幂次趋近律构造...
针对高机动弹道目标末端拦截问题,设计了一种具有有限时间收敛特性的新型滑模制导律。首先针对目标三维运动强耦合的特点,基于视线旋转坐标系内弹目相对运动关系建模,结合降维微分几何制导律和滑模控制理论,并采用快速双幂次趋近律构造了有限时间内快速收敛的连续制导指令;同时,采用了一种在末端拦截段使视线转率随弹目相对距离的减小在有限时间内快速收敛的滑模面;进而将目标的机动加速度视为上界未知的有界扰动,并通过自适应估计实现对目标加速度上界的快速逼近,可显著提高滑模面收敛速度,同时减弱抖震现象;最后,通过李雅普诺夫定律,对所提出新制导律的稳定性进行了证明。仿真结果表明,所设计的新型制导律能有效拦截高机动弹道目标。
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关键词
高机动弹道目标
滑模制导律
末端拦截
快速双幂次趋近律
加速度
上界
自适应
估计
原文传递
题名
自适应上界的相对最大分离比单球面分类器
1
作者
张伟
柳先辉
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期188-191,214,共5页
基金
国家高新技术研究发展计划(863)项目(2009AA043503)
国家科技支撑计划项目(2012BAF10B05)资助
文摘
单球面分类器(RSS)以最大分离比为目标,对负类样本的分布情况缺乏考虑。根据Fisher判别准则,将相对间隔的思想引入到单球面分类器中,对特征空间中负类样本的分布上界进行约束来增强其内聚度,以提高分类器判别的准确性。由于分布上界的不可预测,为避免问题不可解,建立了自适应上界的最大相对分离比单球面分类器模型(ARRSS),并对模型参数进行了分析。实验证明,与单球面分类器相比,该方法表现出更好的泛化能力。
关键词
单球面分类器
FISHER判别
相对间隔
上界
约束
自适应上界
Keywords
RSS
Fisher discriminant analysis
Relative margin
Upper bound constraint
Adaptive upper bound
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
不确定系统的上界自适应动态神经滑模控制
被引量:
4
2
作者
高宏宇
邵克勇
李艳辉
机构
东北石油大学电气信息工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2010年第3期292-297,共6页
基金
高等学校青年学术骨干支持计划基金资助项目(1152G001)
文摘
针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知时,采用神经网络自适应学习不确定项的上界,设计了权值调整规则及动态神经滑模控制器。该控制器不仅可以保证非线性不确定系统渐近稳定,降低一般滑模控制理论分析的条件,还有效地抑制了抖振。仿真实例表明,该控制方法是正确有效的。
关键词
动态滑模
神经网络
上界
自适应
不确定
非线性
Keywords
dynamic sliding mode
neural networks
upper bound adaptive
uncertain
nonlinear
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
高机动弹道目标末端拦截的新型有限时间滑模制导律设计
3
作者
雷坤
梁勇奇
蔡祥健
蔡光斌
机构
西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室
火箭军工程大学导弹工程学院
出处
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2020年第5期63-69,共7页
基金
国家自然科学基金资助(61773387)
宇航动力学国家重点实验室开放基金资助(2015ADL-DW0203)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助(xjj2016070)
中国博士后科学基金资助(2017T100770,2016M590971)。
文摘
针对高机动弹道目标末端拦截问题,设计了一种具有有限时间收敛特性的新型滑模制导律。首先针对目标三维运动强耦合的特点,基于视线旋转坐标系内弹目相对运动关系建模,结合降维微分几何制导律和滑模控制理论,并采用快速双幂次趋近律构造了有限时间内快速收敛的连续制导指令;同时,采用了一种在末端拦截段使视线转率随弹目相对距离的减小在有限时间内快速收敛的滑模面;进而将目标的机动加速度视为上界未知的有界扰动,并通过自适应估计实现对目标加速度上界的快速逼近,可显著提高滑模面收敛速度,同时减弱抖震现象;最后,通过李雅普诺夫定律,对所提出新制导律的稳定性进行了证明。仿真结果表明,所设计的新型制导律能有效拦截高机动弹道目标。
关键词
高机动弹道目标
滑模制导律
末端拦截
快速双幂次趋近律
加速度
上界
自适应
估计
Keywords
high-maneuvering ballistic target
sliding mode guidance law
terminal interception
fast doubl-power approaching law
adaptive estimation of acceleration upper bound
分类号
V448.13 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应上界的相对最大分离比单球面分类器
张伟
柳先辉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
2
不确定系统的上界自适应动态神经滑模控制
高宏宇
邵克勇
李艳辉
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2010
4
下载PDF
职称材料
3
高机动弹道目标末端拦截的新型有限时间滑模制导律设计
雷坤
梁勇奇
蔡祥健
蔡光斌
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2020
0
原文传递
已选择
0
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