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用等距脉冲反馈方法实现超混沌的控制

控制与决策 2001年第1期16卷 51-54页

作者：沈辉胡德文国防科技大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073

采用等距脉冲反馈方法实现对非线性系统中的超混沌行为的控制 ,分析了该方法实现混沌控制的基本原理 ,运用脉冲扰动系统的稳定性理论 ,得到使系统镇定于原点的控制参数的选取范围。理论分析与数值仿真均表明 ,该方法能实现对非线性系统... 详细信息

采用等距脉冲反馈方法实现对非线性系统中的超混沌行为的控制 ,分析了该方法实现混沌控制的基本原理 ,运用脉冲扰动系统的稳定性理论 ,得到使系统镇定于原点的控制参数的选取范围。理论分析与数值仿真均表明 ,该方法能实现对非线性系统中超混沌行为的有效控制。

关键词：脉冲反馈非线性系统超混沌控制稳定性

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

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国防科技大学学报 2001年第2期23卷 115-118页

作者：沈辉胡德文国防科技大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小... 详细信息

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性。

关键词：非线性时间序列预测局部线性化正交最小二乘估计

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随机多变量系统的结构与参数不变量辨识

自动化学报 1997年第3期23卷 377-381页

作者：胡德文温熙森王正志国防科学技术大学自动控制系

引入多变量系统Ｍａｒｋｏｖ参数矩阵相关分析下的最优输入设计向量，得到Ｍａｒｋｏｖ参数矩阵估计．在此基础上，推导出有色噪声干扰下多变量线性系统Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ结构不变量与参数不变量的递推辨识算法．

关键词：多变量系统结构不变量系统辨识参数估计

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采用非线性M序列辨识ARMA模型参数

国防科技大学学报 1991年第2期13卷 32-38页

作者：胡德文国防科技大学自动控制系

本文研究了采用非线性M 序列辨识ARMA 模型参数,提出了具体的算法,在特性上同m 序列作了比较,最后给出了仿真结果。

关键词：控制系统 M序列非线性 ARMA模型

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

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国防科技大学学报 1992年第2期14卷 78-85页

作者：胡德文国防科技大学自动控制系

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。

关键词：大纯时滞辨识随机控制系统

逆重复m序列输入下FIR模型辨识及精度分析

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国防科技大学学报 2000年第5期22卷 83-86页

作者：胡德文国防科技大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073

针对离散控制系统的有限脉冲响应 (FIR)函数模型 ,研究了在伪随机逆重复m序列输入激励下的相关辨识及其精度问题 ,得到了有色噪声干扰下FIR参数估计精度的显式表达式。文中有仿真实例。

关键词：离微控制系统 FIR模型相关辨识伪随机序列精度分析

基于多尺度CRF朝向敏感性的形状特征表示方法

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中国科学：技术科学 2022年第5期52卷 682-688页

作者：段婷李明沈辉胡德文国防科技大学智能科学学院长沙410073

图像中物体的轮廓是稳定的,是旋转、平移和尺度等不变性识别的基础.本文对初级视皮层的神经元细胞进行建模,借鉴神经元方位选择性提取图片朝向信息,实现更接近大脑感知的形状特征表示策略.首先,以线段为基元表征物体的几何特征,引入朝... 详细信息

图像中物体的轮廓是稳定的,是旋转、平移和尺度等不变性识别的基础.本文对初级视皮层的神经元细胞进行建模,借鉴神经元方位选择性提取图片朝向信息,实现更接近大脑感知的形状特征表示策略.首先,以线段为基元表征物体的几何特征,引入朝向强度与尺度空间来获取更丰富的轮廓信息;其次,利用神经编码稀疏性指标,改进朝向关系匹配方法和尺度融合策略,获得了表示能力更强的图像形状特征.实验表明,基于该特征表示策略的形状检索算法实现了更高的检索正确率,在存在遮挡和噪声干扰情况下,本文方法表现出更好的鲁棒性.

关键词：形状特征表示多尺度融合方位选择性几何特征提取图像表征

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基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

国防科技大学学报 2010年第1期32卷 147-151页

作者：柯铭沈辉胡德文国防科技大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073 兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步... 详细信息

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。

关键词：功能连接复杂网络静息状态中心化社团功能磁共振成像

包含执行器动力学的子空间预测动态控制分配方法

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自动化学报 2010年第1期36卷 130-138页

作者：马建军郑志强胡德文国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙410073

针对具有冗余执行机构的过驱动系统的最优控制分配问题,基于数据驱动的子空间辨识方法和预测控制理论,提出了一种考虑执行器动力学特性的动态控制分配新方法.在考虑范数有界不确定性的在线子空间辨识的基础上,对执行器动力学特性进行不... 详细信息

针对具有冗余执行机构的过驱动系统的最优控制分配问题,基于数据驱动的子空间辨识方法和预测控制理论,提出了一种考虑执行器动力学特性的动态控制分配新方法.在考虑范数有界不确定性的在线子空间辨识的基础上,对执行器动力学特性进行不确定性建模,再结合预测控制理论进行动态控制分配.从而将执行机构的动力学建模、控制量最优分配和执行机构控制律的设计包含在一个子系统框架内,对执行机构的模型不确定性具有更好的鲁棒性.最后给出仿真实例验证了算法的有效性.

关键词：过驱动系统动态控制分配数据驱动子空间辨识预测控制