Homoclinic orbits of first order discrete Hamiltonian systems with super linear terms

In this paper we consider the first order discrete Hamiltonian systems {x1（n＋1）-x1（n）=Hx2（n,x（n））,x2（n）-x2（n-1）=Hx1（n,x（n））,where x（n） = （x2（n）x1（n））∑ R^2N, H（n,z） = 1/2S（n）z. z ＋ R（n,z） is periodic in n and superlinear as {z} →4 ∞. We prove the existence and infinitely many （geometrically distinct） homoclonic orbits of the system by critical point theorems for strongly indefinite functionals.

THE NEW SUPER-HIGH-SPEED DIGITAL CIRCUIT BASED ON LINEAR AND-OR GATES

The paper reveals the relation between the linear AND-OR gate and the emitter function logic. With theoretic calculation and PSPICE simulation, the paper proves that the linear AND-OR gates can work at super-high-speed and can be multi-cascaded. On the basis of analyzing the high-speed switch units which coordinate with linear AND-OR gates, two kinds of emitter coupled logic circuits are designed. The paper also discusses the design principles of super-high-speed digital circuits, and some examples of combinational and sequential circuits using linear AND-OR gate are given.

Face Super-resolution Reconstruction and Recognition Using Non-local Similarity Dictionary Learning Based Algorithm

One of the challenges of face recognition in surveillance is the low resolution of face region. Therefore many superresolution (SR) face reconstruction methods are proposed to produce a high-resolution face image from one or a set of low-resolution face images. However, existing dictionary learning based algorithms are sensitive to noise and very time-consuming. In this paper, we define and prove the multi-scale linear combination consistency. In order to improve the performance of SR, we propose a novel SR face reconstruction method based on nonlocal similarity and multi-scale linear combination consistency (NLS-MLC). We further proposed a new recognition approach for very low resolution face images based on resolution scale invariant feature (RSIF). A series of experiments are conducted on two public face image databases to test feasibility of our proposed methods. Experimental results show that the proposed SR method is more robust and computationally effective in face hallucination, and the recognition accuracy of RSIF is higher than some state-of-art algorithms. © 2014 Chinese Association of Automation.

直接转矩Super-Twisting滑模异步发电控制

为提高宽转速范围、冲击性负载条件下笼型异步电机自激取力发电系统(EDS-CAGS)的稳定控制能力,降低直接转矩控制脉振,采用电压–磁链外环强扭曲(Super-Twisting)控制与电流内环含K类函数直接反馈线性化控制相结合的方法,给出一种基于电压空间矢量调制的异步发电系统直接转矩控制新方法。EDS-CAGS仿真实验结果表明,在负载冲击和转速大范围变化条件下,相对于传统电压外环–电流内环直接转矩控制方法,基于新的控制方法,直流输出电压超调明显降低,电磁转矩响应速度加快、超调降低,滑模面变量及其导数能够较快收敛,EDS-CAGS鲁棒稳定能力得到加强。

超大粒径沥青混合料的黏弹特性及温度影响

为精准表征超大粒径沥青混合料(LSAM-50)柔性基层路面的动态黏弹力学响应,对LSAM-50进行动态模量试验,分析了温度对LSAM-50黏弹参数的影响,构建了基于广义对数Sigmoidal模型的黏弹参数主曲线以及基于广义Maxwell模型的黏弹性本构关系.结果表明:温度对LSAM-50黏弹参数的影响显著,温度升高后LSAM-50模量的变化由集料嵌挤力主导,动态模量与存储模量随着温度的升高逐渐降低后趋于稳定;由于LSAM-50具有更大的粒径和集料嵌挤力,其高温抗变形能力比AC-20和AC-13更强;可用广义Maxwell模型构建LSAM-50的黏弹本构关系,其相关性不低于0.99.

永磁直线同步电机改进预测电流控制

永磁直线同步电机(PMLSM)预测电流控制(PCC)时存在易受参数变化和延迟以及负载扰动影响,为此提出基于二阶超螺旋滑模观测器(STSMO)的改进型PCC。首先,建立包含不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,为了补偿参数变化以及延迟的影响,采用二阶STSMO估计下一周期的电流和参数变化造成的扰动电压,估计值用以计算下一周期的给定电压,以提高电流跟踪精确度,通过李雅普诺夫函数证明观测器的稳定性。同时,采用基于改进指数趋近律的自适应滑模控制器(ASMC)对速度进行跟踪,将状态变量和滑模面加入到指数趋近律中,不仅削弱了电流抖振,且进一步提升了系统的鲁棒性。半实物仿真实验结果表明,与传统PCC相比,提出方法能有效地抑制不确定性对系统影响,使系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。

基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法

针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM)。先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域。每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元。随后,将模糊C均值聚类(FCM)算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类。实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系。

基于改进型超螺旋滑模线性自抗扰的永磁同步电机速度控制研究

为提升永磁同步电机调速系统中的动态响应性能和抗扰性能,提出了一种改进型超螺旋滑模线性自抗扰控制(STSM-LADRC)策略。该策略利用滑模变结构原理对LADRC中的线性扩张状态观测器(LESO)和线性状态误差反馈(LSEF)控制律进行优化。首先,设计了STSM-LESO,采用STSM控制算法对LADRC中的LESO进行改进,以提高观测器观测性能从而增强控制器的抗干扰能力;其次,利用STSM控制算法代替原有的LSEF控制律,提高控制器的动态响应性能,同时使用tanh函数替换超螺旋滑模算法中的sign函数进一步削弱滑模固有抖振,提高系统的稳定性;然后,使用李雅普诺夫理论对所提控制策略进行稳定性分析;最后,基于Matlab/Simulink仿真平台进行验证。仿真结果表明,与传统的LADRC和其他控制器相比,所提控制策略具备更好的动态响应性能和抗扰性能。

基于模糊聚类的超像素图像分割算法

针对传统的模糊聚类算法在图像分割时出现的信息保留不足和抗噪性差等问题,提出一种基于模糊聚类的超像素图像分割算法。该算法首先在全局范围利用抑制式模糊c均值聚类算法确定像素的所属分类,然后在局部范围利用简单线性迭代聚类算法融合图像中物体的边界信息,最后通过计算超像素分割网格划分下的均值隶属度完成图像分割。算法既保留模糊聚类的粗模块分割优势,又利用超像素提高对边界信息的融合能力,达到优化分割效果的目的。在数值实验部分,分别在人工合成图像和Berkeley数据集等真实图像上检测算法效果,验证了边界分割能力和抗图像噪点能力。

一种改进的字典学习的教室图像超分辨率重建方法

目前,教室的成像因受设备性能低和环境复杂的影响,会出现教学环境下对师生认识不全的情况。为了充分利用图像信息,全面细致地了解教学情况,文章提出一种改进的字典学习的教室图像超分辨率重建方法。通过采用字典学习算法训练自构的教室图像数据集得到对应的低秩字典和稀疏字典,使用训练的两个字典重建训练集图像,再参与训练,得到残差字典,然后运用训练得到的三个字典重建低分辨率图像,最终得到高分辨率图像。将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,提出的算法在PSNR和SSIM上都获得了显著的提升。

前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法

分析传统 BP算法存在的缺点 ,并针对这些缺点提出一种改进的 BP学习算法 .证明该算法在一定条件下是超线性收敛的 ,并且该算法能够克服传统 BP算法的某些弊端 ,算法的计算复杂度与简单 BP算法是同阶的 .实验结果说明这种改进的 BP算法是高效的、可行的 .

环形狭缝过热气传热试验研究

对以去离子水为工质的过热气流过电加热的环形狭缝进行了换热试验研究 .试验结果表明 :环形狭缝中的过热气热交换参数与普通圆管有着显著的不同 ,随着狭缝间隙的减小 ,狭缝中的换热得到了增强 ;当内、外管热流密度相等时 ,内管换热系数大于外管换热系数 ,并且此时环形狭缝的换热能力最强 .应用试验结果和多元线性回归方法 ,拟合出适合试验数据的经验关系式 .

广义分式规划Dinkelbach型算法的改进

在紧集情况下 ,在讨论了广义分式规划问题的Dinkelbach型算法的基础上 ,提出了改进的Dinkelbach型算法 ,结果表明 ,该算法比现有的算法更简单 。

一种量子神经网络模型学习算法及应用

提出一种量子神经网络模型及学习算法.首先基于生物神经元信息处理机制和量子计算原理构造出一种量子神经元,该神经元由加权、聚合、活化、激励四部分组成.然后由量子神经元构造出三层量子神经网络模型,其输入和输出为实值向量,权值和活性值为量子比特.基于梯度下降法构造了该模型的超线性收敛学习算法.通过模式识别和函数逼近两种仿真结果表明该模型及算法是有效的.

无严格互补松驰条件的序列线性方程组新算法

该文通过构造特殊形式的有效集来逼近KKT点处的有效集,给出了一个任意初始点下的序列线性方程组新算法。

半无限规划的改进序列线性方程组算法

基于离散技术,结合对角稀疏拟牛顿技巧,建立了初始点任意下的求解半无限规划的序列线性方程组算法,并证明了算法的全局收敛性和一步超线性收敛性.数值例子表明算法是有效的.

一类超线性双质子耦合格点系统的周期解

运用相平面分析的方法研究一类模拟2个质子相互作用的二阶耦合方程的周期解问题.在某种关于时间映射的超线性条件下,通过应用2个扭转映射的不动点定理分别给出非保守方程无穷多个次调和解的存在性和保守系统无穷多个调和解与次调和解存在的充分必要条件.

基于超效率DEA模型的医院技术效率评价与影响因素分析

目的基于2014年全国30个省份医院的横截面数据,分析医院技术效率和影响因素,为提高医院运行效率提供建议。方法采用超效率DEA模型计算和评价各省份医院的技术效率,采用多元线性回归探讨医院技术效率的影响因素。结果 30个省份医院的超效率平均值是0.995,其中13个省份DEA有效,非DEA有效医院若达到DEA有效可少开办医院3 596所,少雇佣卫生人员429 594人,节省床位332 304张。医院数与病床使用率对技术效率的影响具有统计学意义。结论全国30个省份医院之间技术效率差异较大,投入相对过剩,需进一步合理配置医疗卫生资源,提高医院整体运行效率。

局部线性嵌入的快速单幅图像超分辨率技术

图像超分辨率的目的是在给定低分辨率图像的基础上产生超分辨率图像。单幅图像超分辨率是个病态和欠定的问题,需要通过样本学习和图像先验约束来重构图像丢失的高频细节。本文提出了一种基于局部线性嵌入的快速单幅图像超分辨率技术。首先,该方法利用大量的自然图像建立高低分辨率图像块样本训练库;其次,运用聚类算法将具有相似性质的高低分辨率样本块进行聚类;再次,基于局部线性嵌入技术,通过样本训练来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射函数;最后,用过映射函数来重构高分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能高质量重构高分辨图像,而且快速高效。

等式约束优化问题SQP算法的超线性收敛充要条件

对于等式约束问题,Boggs,Tolle和Wang三人将Dennis,Moré的求解无约束优化问题的类似结果加以推广,得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。许多研究学者又作了的改进,进一步减弱假设条件,得到了同样的等式约束问题的SQP算法超线性收敛的充要条件。