非线性微分–代数系统的输出反馈镇定:基于线性采样控制

对满足指数1和线性增长条件的非线性微分–代数系统,本文证明其采样输出反馈镇定控制问题可解.首先,给出一个线性显式非初始化状态观测器设计;然后,构造出线性的采样输出反馈控制器,使得整个闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.

基于风致振动效应的微型风能收集器研究现状

在环境能量收集技术领域,基于风致振动效应的微型风能收集器已成为一个研究热点,对其研究现状和发展趋势进行了总结与分析。分别讨论了风到振动、振动到电能的能量转换过程,重点对基于涡激振动、颤振、驰振、共振腔的微型风能收集器的基本理论和典型结构进行了分析。结果发现,目前微型风能收集器的机电转换方式以压电效应为主,风致振动方式以颤振和驰振为主要发展趋势。

利用检测线圈的开关磁阻电机转子位置估计方法（英文）

本文提出了一种新型的12/8结构开关磁阻电机的转子位置检测方法。该方法将检测线圈绕组与电机主绕组同时绕制于电机定子齿上,检测线圈的结构可有效抑制主绕组工作产生的感应电势。本文亦介绍了该结构检测线圈的参数设计原则。通过注入高频信号,电机的转子位置信号可通过处理采样电阻压降获得。由于检测线圈绕组与主绕组相互独立,因此高频信号无论转速高低均可注入,使得该方法的转速应用范围较宽。最后,本文针对一台12/8开关磁阻电机进行了仿真与实验,验证了该方法的可行性。

基于增加相似度系数的加权二部图推荐算法

基于二部图的推荐算法是个性化推荐领域的一个研究热点,其中,如何科学地利用用户的评分资源,在评分数据不全的情况下对目标用户进行准确高效的推荐是研究难点,也因此受到众多学者的关注。因此,提出了一种以单调饱和函数为权,利用目标用户和其他项目共同评分个数相对用户总数均值的正切值作为传统相似度系数的推荐算法;同时,对调整系数后的相似度进行降序排列,利用前K个最近邻居集对目标用户进行推荐。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐的准确性,降低了复杂度。

基于迁移学习的卫星云图云分类

针对在基于机器学习的云图识别中,由于不存在公认的云分类样本库的现实条件下,带来的训练样本数量不足和不平衡,从而难以获得可靠的分类模型的问题,利用迁移学习中的多源加权Tradaboost算法(内部采用极限学习机作为分类器)来进行卫星云图云的检测。利用多人(多源)标注的大量厚云的样本,构成多源辅助样本集;利用少量标注的薄云样板构成目标样本集。使用迁移学习和辅助样本集,对仅在薄云样本集下的训练获得的极限学习机分类器进行辅助训练,提高其薄云识别率。基于国家卫星气象中心的HJ-1A/B的卫星数据实验结果表明,迁移学习可以充分利用容易获得的大样本厚云辅助样本知识,对同类型有关联的小样本薄云分类器进行识别提高。实验表明,迁移学习算法可以进一步用于更多多源样本和其他云分类的任务。