曾成
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：北京理工大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- D-S理论在开放识别框架下的推广被引量：3
- 2005年
- 针对无法获取完备识别框架的应用背景,把证据模型建立在一个随着证据组合而不断完善的开放识别框架上,提出一种推广的Dempster-Shafer(D-S)证据理论——开放框架D-S理论(OFDST).基于DFDST定义证据的支持函数与反对函数,对证据的信任函数模型进行全新诠释,揭示Dempster组合规则的线性实质.最后通过一个实例验证了该理论的合理性与有效性.
- 曾成赵保军何佩琨
- 关键词：D-S理论
- 不完备识别框架下的证据组合方法被引量：21
- 2005年
- 证据理论应用中经常面临识别框架不完备问题。本文引入证据框架概念,把识别框架分为已知和未知两个部分,提出一种在识别框架不完备条件下表示和组合证据的开放识别框架方法。该方法能明确区分“识别框架不完备”与“证据冲突”两个不同概念,并合理解决了对未知命题集合的基本概率赋值问题,从而克服了D-S理论以及Smets的“开放世界假设”方法在处理不完备识别框架时存在的不足。
- 曾成赵保军何佩琨
- 关键词：D-S理论
- 输出不可量测非线性系统的神经模型参考自适应控制被引量：1
- 2003年
- 该文针对被控对象输出不可量测的非线性系统,引入一个便于在线辨识的扩展神经网络模型,提出一种基于前馈-反馈结构的神经网络模型参考自适应控制方法。给出了具有全局收敛性的网络训练算法,并分析了控制系统的稳定性。仿真结果表明该控制方法是有效的,而且对网络初始权值的选取及被控对象特性参数的扰动都具有良好的鲁棒性。
- 曾成赵保军何佩琨
- 关键词：非线性系统自适应控制有源噪声控制神经网络控制学习算法
