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Stabilization for discrete-time fuzzy systems with Takagi-Sugeno's models:reduce the complexity

Science china(information Sciences) 2010年第12期53卷 2506-2513页

作者： wang likui 1 & {2. xiaodong 2.1 school of mathematics and information Science,nanchang hangkong university,nanchang 330063,china 2.Research Center of information and Control,Dalian {12. of Technology,Dalian 11602.,china school of mathematics and {2. Science Nanchang Hangkong University Nanchang China Research Center of information and Control Dalian University of Technology Dalian China

The problem of sate feedback control for discrete-time fuzzy systems with Takagi-Sugeno's models is investigated to reduce the computational burden.A stabilization condition is obtained by applying a new Lyapunov *** is shown that our new theorem is equivalent to an existing result in guaranteeing the stability of the fuzzy system but consumes less computational time than the *** effectiveness and the superiority of the proposed design approach are demonstrated by an example borrowed from the literature.

关键词： Takagi-Sugeno’s fuzzy model non-quadratic Lyapunov function linear matrix inequality

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The Improved Characteristics of Bionic Gabor Representations by Combining with SIFT Key-points for Iris Recognition

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Journal of Bionic Engineering 2015年第3期12卷 504-517页

作者： Yuanning liu Fei He xiaodong Zhu Zhen liu Ying Chen Ye Han Lijiao Yu College of Computer Science and Technology Jilin University Changchun 130012 China Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education Jilin University Chanschun 130012 China Graduate school of Engineering Nagasaki Institute of Applied Science Japan College of Software Nanchang Hangkong University Nanchang 330063 China

Gabor filters are generally regarded as the most bionic filters corresponding to the visual perception of human. Their filtered coefficients thus are widely utilized to represent the texture information of irises. However, these wavelet-based iris representations are inevitably being misaligned in iris matching stage. In this paper, we try to improve the characteristics of bionic Gabor representations of each iris via combining the local Gabor features and the key-point descriptors of Scale Invariant Feature Transformation （SIFT）, which respectively simulate the process of visual object class recognition in frequency and spatial domains. A localized approach of Gabor features is used to avoid the blocking effect in the process of image division, meanwhile a SIFT key point selection strategy is provided to remove the noises and probable misaligned key points. For the combination of these iris features, we propose a support vector regression based fusion rule, which may fuse their matching scores to a scalar score to make classification decision. The experiments on three public and self-developed iris datasets validate the discriminative ability of our multiple bionic iris features, and also demonstrate that the fusion system outperforms some state-of-the-art methods.

关键词： iris recognition bionic Gabor features scale invariant feature transformation support vector regression score level fusion

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超声振动-电脉冲耦合铝合金薄壁管缩口增厚成形

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锻压技术 2024年第8期49卷 53-58页

作者：范玉斌徐雪峰陶锐辰罗明危立明李晓冬肖洁曾祥南昌航空大学航空制造工程学院江西南昌330063 西北工业大学航空发动机高性能制造工信部重点实验室陕西西安710072

在航空器中,使用缩口增厚管螺纹的连接方式,可以改善传统缩口拉杆铆接带来的增重问题。管件增厚率是缩口增厚成形的重要指标。为进一步增加缩口增厚管的厚度,提出了超声振动-电脉冲耦合缩口增厚成形方法,首先进行了5A02.合金薄壁管电... 详细信息

在航空器中,使用缩口增厚管螺纹的连接方式,可以改善传统缩口拉杆铆接带来的增重问题。管件增厚率是缩口增厚成形的重要指标。为进一步增加缩口增厚管的厚度,提出了超声振动-电脉冲耦合缩口增厚成形方法,首先进行了5A02.合金薄壁管电脉冲耦合缩口增厚成形实验,发现提高电流强度有利于提升管材温度、减小成形抗力、改善管件的屈曲缺陷,以及增加管件厚度;进一步地,开展了超声振动-电脉冲耦合作用下5A02.合金薄壁管缩口增厚成形实验,结果显示,施加超声振动的管件更早进入增厚成形阶段,成形后增厚区的平均增厚率、增厚区与缩口区的平均增厚率之差更大,说明超声振动与电脉冲耦合工艺利于增厚成形。

关键词：超声振动电脉冲薄壁管缩口增厚成形增厚率

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智能电能表数字识别算法研究

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信息通信 2020年第1期33卷 17-21,26页

作者：陈英蒋文峰杨丰玉南昌航空大学软件学院江西南昌330063

针对人工抄表所带来的繁杂、耗时等弊端,以及智能电表普及所需的大量成本和工作量,提出了两种方案实现电能表数字自动识别算法。同时,为了提高目标检测准确率,通过优化Faster R-CNN网络中的特征提取层提出了Enhanced Faster R-CNN网络(... 详细信息

针对人工抄表所带来的繁杂、耗时等弊端,以及智能电表普及所需的大量成本和工作量,提出了两种方案实现电能表数字自动识别算法。同时,为了提高目标检测准确率,通过优化Faster R-CNN网络中的特征提取层提出了Enhanced Faster R-CNN网络(简称EFaster R-CNN)。在方案设计中,方案一首先使用EFaster R-CNN网络识别电能表的液晶屏区域,然后基于传统图像处理方法分割液晶屏区域中的数字,最后使用ResNet50识别分割得到的数字;方案二首先使用EFaster R-CNN网络识别电能表的液晶屏区域,然后同样使用EFaster R-CNN对液晶屏区域进行数字检测得到识别结果。实验结果显示,液晶屏检测的mAP为99.6%,数字分割只能满足于质量较好的图像,数字识别准确率为99.3%,数字检测的mAP为98.8%。

关键词：智能电表深度学习目标检测数字识别

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