国家自然科学基金(61203293)
- 作品数：25 被引量：42H指数：3
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- 相关机构：河南师范大学信阳职业技术学院广东第二师范学院更多>>
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- 一类不确定混沌系统的自适应到达同步控制
- 2016年
- 研究了一类结构不同,且含有未知参数的混沌系统自适应达到同步控制.基于李雅普诺夫稳定性理论,给出了一个自适应同步控制器,并给出了参数的自适应率.本文设计的控制器能保证两种不同结构的混沌系统输出渐近同步,在实践中也容易实现.最后,基于Matlab软件进行数值模拟,验证了该自适应控制方法的有效性.
- 陈秀琴陈利艳
- 关键词：混沌系统
- 不确定混沌系统的到达跟踪控制被引量：1
- 2015年
- 利用非线性反馈控制实现了不确定混沌系统对任意信号的到达跟踪控制问题。根据系统结构特点选取合适的反馈方式,设计非线性控制律,并由滑模变结构控制理论证明了误差信号指数趋于零以及系统所有状态有界。与现有文献所得控制律算法相比,本文所设计的控制律不仅考虑了系统的不确定性,同时保证了系统所有状态有界,该方法是一种物理可实现的到达跟踪控制方法。数值仿真结果进一步证实了该方法的可行性。
- 沈志萍闫荣邬依林
- 关键词：不确定混沌系统跟踪控制滑模变结构控制混沌同步
- 基于加权最小二乘双支持向量机的含噪声分类被引量：4
- 2014年
- 针对最小二乘双支持向量机对噪声样本敏感的问题,依据给含有大噪声的样本赋予较小权重、给较小噪声的样本赋予较大权重的原则,通过评估训练样本点到两个非平行分类超平面的距离,构造了能反映样本噪声程度的权重,提出了线性和非线性加权最小二乘双支持向量机,并发展了两种加权支持向量机的求解算法,解决了对含噪声样本的高精度分类问题。将所提两种加权最小二乘双支持向量机分别应用到Heart-statlog和Two-moons数据集上进行仿真,结果表明所提方法有效消除了噪声的影响,提高了分类精度。
- 穆晓霞李钧涛陈留院
- 关键词：支持向量机加权支持向量机
- 混沌同步非线性观测器设计及其在信号加密中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对一类状态不能全部测量且含有不确定因素的混沌系统的同步问题,基于LMI方法设计了一个非线性观测器;观测器增益和混沌系统同步控制器的实际设计可以通过求解一个线性矩阵不等式获得;另外利用设计的观测器,给出了一个保密通信方案。最后通过对蔡氏电路数值模拟验证了所提方法的有效性。
- 沈志萍闫荣邬依林
- 关键词：保密通信混沌系统混沌同步观测器LMI方法
- 高职类高等数学探究式教学案例研究——基于“函数的单调性”的教学设计被引量：2
- 2016年
- 经过几年的探究式课堂教学,在实践中设计了一些探究式教学案例。本文结合《高等数学》中《函数的单调性》这一节内容,提出了有效设问,引入新课;观察探究,归纳结论;知识应用,提升训练;引导小结,布置作业的教学案例,充分调动了学生的主观能动性,促进学生自主学习,培养学生独立思考的能力。
- 陈秀琴汤秀芳李钧涛
- 关键词：探究式教学高职高等数学教学案例
- 具有非线性输入的蔡氏混沌系统的投影同步
- 2015年
- 研究了一类含有死区非线性输入的蔡氏混沌系统的投影同步控制。基于李雅普诺夫稳定性理论和未知非线性项的估计,给出了一个新颖的变结构控制器,保证驱动-响应系统所有状态轨迹同步。最后,利用Matlab软件进行数值模拟,验证了该控制方法的有效性。
- 陈秀琴周新建李钧涛
- 关键词：混沌系统死区非线性滑模控制
- 基于弹性网络的大鼠肝再生关键基因选择被引量：2
- 2013年
- 针对大鼠肝再生基因表达谱芯片数据挖掘问题,通过把肝再生过程划分为8个不同时间的子过程,将其转化为二分类问题,进而利用弹性网络对每1个子过程分别进行分类和相关基因选择.此外,以细胞增殖为主线,分析了所选择基因间的通路关系,验证了所选基因的生物合理性.
- 王小玉陈留院刘云卿杨云李钧涛徐存拴
- 关键词：大鼠肝再生基因选择
- 分数阶抛物方程控制系统最优控制的稳定性（英文）被引量：1
- 2015年
- 本文研究了一类分数阶抛物方程的最优控制问题,主要讨论了其最优控制与最优值的稳定性.利用了凸方法获得了获得了这类问题最优控制的稳定性结果,并且推广了在参考文献[3]中的最优控制稳定性结论.
- 郑国杰马宝林李钧涛
- 关键词：抛物方程分数阶最优控制稳定性
- 基于观测器的不确定混沌系统同步被引量：3
- 2015年
- 提出了一类混沌系统的观测器同步方法。利用混沌系统的不确定项观测器,给出了一类混沌系统基于观测器同步的简单有效方法,该方法不需知道外部扰动的任何信息,且观测器的设计方法简单,利于工程应用。通过对Lorenz混沌系统的分析和数值模拟研究,验证了该方法在混沌同步中的优良性能。
- 沈志萍闫荣邬依林
- 关键词：混沌同步混沌系统观测器信息处理
- 带有弹性网络惩罚的自适应多项式回归学习机及其特征选择性能被引量：3
- 2019年
- 基于多类自适应弹性网络惩罚函数可以自适应地进行群体基因选择的优化性能的特点,本文论及了一种新的自适应多项式回归学习机器,该学习机模型结合了多类自适应弹性网络惩罚函数与多项式似然损失函数,可以在进行多分类过程的同时,自适应并成群地选择相关的重要基因。本文利用定理证明了该结论的成立。
- 王小玉贾杰常明明
- 关键词：自适应
