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用于实时跟踪的模板匹配神经网络算法
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北京理工大学学报 2004年 第12期24卷 1088-1091,1110页
作者: 修春波 刘向东 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
研究复杂背景下运动目标的识别和跟踪.提出了一种新的基于模板匹配的神经网络结构,将模板与跟踪窗内待匹配区域的像素按环形排列,分别作为神经网络的阈值和输入,选择跟踪窗内与模板相对应的各环差值均较小的区域作为识别结果.由于模板... 详细信息
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均方可镇定系统的随机状态反馈控制策略
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控制与决策 2005年 第10期20卷 1189-1192,1196页
作者: 王帅宇 张宇河 北京理工大学自动控制系 北京100081
提出网络控制系统随机最优控制律中随机R iccati方程在一定条件下存在稳态解.给出了稳态解存在的条件,并在此基础上提出了均方可镇定系统的随机状态反馈控制策略.该方法在保持控制性能的基础上,减小了控制律的复杂性,具有实际应用价值.
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基于倍频采样和状态预测的LQ控制策略
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北京理工大学学报 2006年 第1期26卷 79-81,94页
作者: 王帅宇 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
针对网络控制系统中的延时补偿问题,设计了一种新型网络控制系统工作方式.通过设置缓冲区和采用控制器节点倍频采样的方法,使系统在能够实时准确地获得系统延时的情况下,最大限度地减小系统环路中的时滞,在状态预测的基础上设计的LQ控制... 详细信息
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带预测的模糊-PI算法在惯导温控系统中的应用
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北京理工大学学报 2003年 第1期23卷 66-70页
作者: 郭振西 缪玲娟 沈军 吴阳 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
研究一种带误差预测的模糊 - PI控制算法 ,并将该控制算法应用在惯导系统温控回路中 .采用了带自调整因子的模糊控制规则加快系统响应时间 ,并加入了稳态 PI控制提高系统精度 .利用 Sm ith预估器的思想 ,预测过程的误差和误差变化 ,解... 详细信息
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双重复控制器在单轴角振动台中的应用
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中国电机工程学报 2005年 第2期25卷 130-134页
作者: 陈振 刘向东 张宇河 修春波 北京理工大学自动控制系 北京市海淀区100081
高频角振动台控制系统设计的核心问题是如何提高对周期参考输入信号的跟踪精度以及如何提高对周期性干扰信号的抑制能力。由于机械振动和台体结构的限制,系统很难满足角振动台的加速度和带宽的指标。为减少对角加速度陀螺动态指标测试... 详细信息
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基于小脑模型神经网络的对称阀控非对称缸复合控制方法
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北京理工大学学报 2005年 第1期25卷 49-53页
作者: 汪首坤 王军政 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进... 详细信息
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古丈 练好“美”字功绘就“最美集镇”新画卷
古丈 练好“美”字功绘就“最美集镇”新画卷
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团结报
作者: 石立新 张宇河
本报讯(特约全媒体记者 石立新 通讯员 张宇河)2月10日,记者在古丈县红石林镇看到,硬化的街道干净整洁,两旁的吊脚楼雕梁画栋、古色古香,与远山的绿色美景相映成趣。自2022年5月开展“最美集镇”创建工作以来,古丈县在“美”字... 详细信息
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基于单片机的数字正弦机研制
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北京理工大学学报 1999年 第5期19卷 595-598页
作者: 何超 张宇河 北京理工大学自动控制系 北京100081
目的 研制一种结构和电气性能更优的数字式正弦机方法 采用8098单片机,用软件方法产生高精度的阶跃、等速、正弦和周期等速等信号,然后采用DSC模块(即数字自整角机转换器)进行转换,使之成为伺服系统所需的自整角机的三线模拟电压输出... 详细信息
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混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用
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北京理工大学学报 2004年 第10期24卷 874-876页
作者: 修春波 唐运虞 刘向东 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度... 详细信息
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混沌神经网络及其在联想记忆中的应用
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计算机工程 2005年 第7期31卷 19-20,114页
作者: 修春波 刘向东 张宇河 北京理工大学自动控制系 北京100081
提出了一种新型的混沌神经网络模型及其相应的学习算法。该学习算法利用了输入模式各元素之间的关联性信息。此文的神经网络可以用于多值模式的联想记忆,与现有的混沌神经网络相比,具有更好的性能。
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