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基于信息势能的鲁棒估计器及其在同时定位与地图构建问题中的应用被引量：2: 2011年; 提出了一种基于信息势能鲁棒估计器来解决机器人室内的同时定位与地图构建(SLAM)问题.结构化的室内环境可以用线段近似表示.然而动态环境中,测距传感器测得的数据通常湮没在大量的噪声信号中.本文采用"分割与合并"(split-and-merge)方法进行线段的分类,根据信息势能的性能指标衡量每个采样数据对该线段的信息贡献量.按照信息优化理论设计估计器,选择信息量贡献大的样本点作为信息内点提取线段参数,构建局部地图.采用粒子滤波器进行地图及机器人路径的更新.采用递推的方法估计信息势能,降低了对样本点的信息量贡献做估计时的复杂度.仿真和实验结果证明.本文所提出的方法具有较强的鲁棒性,提高了SLAM策略的准确性和实时性.; 刘龚任雪梅A.B.RAD; 关键词：自主机器人鲁棒估计

非线性时滞系统的稳定自适应控制(英文)被引量：3: 2007年; 针对模型不确定性的连续时间时滞系统,提出了一种新的神经网络自适应控制。系统的辨识模型是由神经网络和系统的已知信息组合构成,在此基础上,建立时滞系统的预测模型。基于神经网络预测模型的自适应控制器能够实现期望轨线的跟踪,理论上证明了闭环系统的稳定性。连续搅拌釜式反应器仿真结果表明了该控制方案的有效性。; 任雪梅; 关键词：自适应控制时滞系统神经网络系统辨识

基于模糊Renyi熵的多值图像去噪滤波器: 针对多值图像的去噪恢复问题,提出一种基于模糊Renyi熵的多值图像去噪滤波器。该方法根据退化多值图像的特点建立一个与其对应的物理模型,并构造一类能反映图像中实际情况的模糊Renyi熵,最后利用最小熵原则进行图像恢复。仿真...; 陈吉夫任雪梅黄鸿; 关键词：最小熵; 文献传递

Time-delay Positive Feedback Control for Nonlinear Time-delay Systems with Neural Network Compensation被引量：2: 2008年; 新适应时间延期积极反馈控制器(ATPFC ) 为非线性的时间延期系统的一个班被介绍。建议控制计划由神经基于网络的鉴定和时间延期组成积极反馈控制器。与一个特殊动态鉴定模型一起合并的二个高顺序的神经网络(HONN ) 被采用识别非线性的系统。基于识别模型，本地 linearization 赔偿被用来处理系统的未知非线性。线性化的系统的一个 time-delay-free 逆模型和一个需要的引用模型被利用组成反馈控制器，它能导致系统输出追踪一个引用模型的轨道。为鉴定和靠近环的控制系统的追踪的错误的严密稳定性分析借助于 Lyapunov 稳定性标准被提供。模拟结果被包括表明建议计划的有效性。; NA Jing REN Xue-Mei HUANG Hong; 关键词：正反馈自动化系统

主动队列管理中的PID型神经网络控制被引量：5: 2006年; 研究动态网络中间节点的拥塞控制.提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性.基于NS-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.; 任雪梅黄鸿艾亮那靖; 关键词：拥塞控制

时滞系统的神经网络辨识与控制算法被引量：4: 2006年; 针对时滞系统、应用神经网络的非线性逼近能力,采用神经网络实现内模控制中被控对象的正模型及内模控制器,用Lyapunov稳定性定理证明神经网络控制系统的稳定性。仿真结果说明神经网络内模控制方案的优越性。; 杨林任雪梅黄鸿张兴华; 关键词：时滞系统内模控制神经网络

基于多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模及其实时在线预测被引量：19: 2010年; 提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法.通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性.理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法.采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构,以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测,并讨论了不同测量噪声对该方法的影响.仿真结果表明,该方法能有效提高永磁同步电机混沌系统的建模精度,具有良好的抗噪能力.; 陈强任雪梅; 关键词：永磁同步电机多核学习最小二乘支持向量机

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国家自然科学基金(60474033)