【摘 要】
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针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,运用奇异摄动法将系统解耦成慢子与快子系统且分别进行控制器设计,从而实现与刚性控制方法的联系且能减少计算量.针对快子系统,采用速度差值反馈来抑制关节柔性引起的系统弹性振动.针对慢子系统提出了一种全局收敛的分段控制策略,将收敛域拓展到全局,克服了基于tan-障碍Lyapuov函数(BLF)反演控制需要系统初始误差在收敛域内的缺陷,且应用径向基(RBF)神经网络消除未知干扰和模型不确定性引起的误差,至此保证了系统的轨迹跟踪和输出约束要求.仿真对比表明,所提方法能
【机 构】
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西华大学 电气与电子信息学院,成都610039
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针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,运用奇异摄动法将系统解耦成慢子与快子系统且分别进行控制器设计,从而实现与刚性控制方法的联系且能减少计算量.针对快子系统,采用速度差值反馈来抑制关节柔性引起的系统弹性振动.针对慢子系统提出了一种全局收敛的分段控制策略,将收敛域拓展到全局,克服了基于tan-障碍Lyapuov函数(BLF)反演控制需要系统初始误差在收敛域内的缺陷,且应用径向基(RBF)神经网络消除未知干扰和模型不确定性引起的误差,至此保证了系统的轨迹跟踪和输出约束要求.仿真对比表明,所提方法能使柔性关节机械臂在任意初始位置均能保持良好的跟踪性能,体现了控制器的有效性和优越性.
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为缓解推荐系统中用户模糊评价带来的推荐准确性低的问题,构建基于单值中智集的协同过滤推荐模型.首先,构建用户—项目评分矩阵,划分用户评分等级,并将用户评分按照单值中智计算公式转换得到评分对应的真值隶属度、不确定值隶属度、非真值隶属度.然后,引入极端评价计算公式,将其作为极端评分惩罚系数,得到基于单值中智数分数的相似度计算公式.最后,结合杰卡德相关系数得到最终用户相似度.基于单值中智集的协同过滤推荐方法在公开数据集MovieLens上比较验证,实验结果发现融合单值中智集的方法在RMSE、MAE评价指标上均比其
针对多目标优化求解的问题,提出一种基于类圆映射的多目标粒子群优化算法(qMOPSO).首先,利用类圆映射技术将高维空间的解集映射到二维坐标平面,监控粒子种群的进化状态.其次,为了兼顾种群的收敛性和分布性,采用类圆占优和类圆扇块距离的概念设计了新的档案集管理策略.另外,根据种群分布熵变化情况,选择全局最优粒子,指导种群进化方向.最后,基于换维思想和淘汰机制,采用一种新的综合管理策略,提高种群寻优性能.所提算法采用三类测试函数和五种对比算法进行了对比实验.仿真实验证明,该方法是正确、有效的.
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利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一
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