复杂网络方法图像识别效果分析及改进

除了分析复杂系统模型参数特性外,复杂网络方法也被应用于图像识别领域,能够基于图像节点的网络特性实现对图像的识别与分类。本文将该方法应用于包装膜自动印刷过程的检测环节,自动识别由基材表面电晕值低、抗静电性能差、局部粘连、局部厚度不均匀、油墨问题等原因造成的印刷效果异常并分类。通过仿真实验验证方法有效性,讨论识别效果差异及其原因,分析参数调整和选择的方法,改进识别效果。

基于连接关系动态的复杂网络外同步控制

针对两个复杂动态网络,在驱动网络内部动态和连接关系均有界未知的情况下,本文借助于给定的外部辅助矩阵信号,为响应网络构造了相应的动态连接关系和节点自适应控制器,实现了驱动网络与响应网络间的外同步.与现有文献相比,本文所构造的控制策略不仅保证了驱动网络与响应网络之间对应节点的状态渐近趋同,而且还保证了响应网络的连接拓扑矩阵渐近趋向给定的外部辅助矩阵信号,这意味着在驱动网络与响应网络间实现了外同步的同时,响应网络的最终拓扑能够按照事先指定的方式呈现.最后,通过数值仿真验证了本文的有效性.