同时时延和数据包丢失的NCS指数稳定性分析

文章针对网络时延和数据包丢失同时存在的情况下,将网络控制系统建模为具有事件约束条件的异步动态系统,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式原理,提出了网络控制系统指数稳定性的充分条件,并通过求解矩阵得出系统指数稳定的状态反馈控制律。最后的仿真表明该条件是有效的。     

小波包理论和最优小波包基探讨

小波包理论是一般小波理论的扩展,在实际应用中小波包变换比小波变换应用更广,应用效果也比较好,给出了小波包理论和常用的小波包变换,探讨了每个小波包是否存在一个最优小波包基。     

Optimal controller for uncertain stochastic polynomial systems

This paper presents the optimal quadratic-Gaussian controller for uncertain stochastic polynomial systems with linear control input and a quadratic criterion over linear observations. The optimal closed-form controller equations are obtained using the separation principle, whose applicability to the considered problem is substantiated. As intermediate results, the paper gives closed-form solutions of the optimal regulator and controller problems for stochastic polynomial systems with linear control input and a quadratic criterion. Performance of the obtained optimal controller is verified in the illustrative example against the conventional quadratic-Gaussian controller that is optimal for stochastic polynomial systems with known parameters. Simulation graphs demonstrating overall performance and computational accuracy of the designed optimal controller are included.     

国外信息过滤系统的研究综述

明确了信息过滤系统与相关系统的区别，设计了一个框架，根据多种标准对信息过滤系统进行分类；阐述了相关的过滤方法；描述了信息过滤系统的重要概念和用于实现的技术；讨论信息过滤系统的评估方法及其局限性。最后，文章对信息过滤系统发展方向进行了展望。     

基于TREC目标优化的过滤阈值调整算法

检出阈值的优化调整是自适应信息过滤的重点和难点之一。分析现有的阈值调整方法中普遍存在的问题,以TREC效用指标为目标函数,对阈值调整方法中的极大似然估计法和局部优化法进行比较分析,提出基于TREC目标优化的全局极大似然估计法与局部效用指标优化相结合的自适应过滤阈值调整算法。实验结果表明该方法能有效地提高信息过滤系统的性能。     

An LMI approach to robust H∞ filtering for uncertain systems with time-varying distributed delays

In this paper, the problem of robust H_∞ filtering for uncertain systems with time-varying distributed delays is considered. The uncertainties under discussion are time varying but norm bounded. Based on the Lyapunov stability theory, sufficient condition for the existence of full order H_∞ filters is proposed by linear matrix inequality (LMI) approach such that the filtering error system is asymptotically sable and satisfies a prescribed attenuation level of noise. A numerical example is given to demonstrate the availability of the proposed method.     

一种改进的多级信息安全过滤模型

本文在分析了网络主动信息服务模式中存在的安全问题以及常用的安全过滤方法的基础上,提出了一种改进的基于统计和知识特征的多级安全过滤模型,该模型可以进一步提高安全过滤的效率。     

基于项目分类预测的协同过滤推荐算法

在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性.     

基于向量空间模型的专题文献过滤算法研究

本文从理论上探讨了向量空间模型及其改进模型在专题文献过滤中的相关算法。概念扩充模型解决了词的同义现象,提高了召回率;潜在语义分析模型通过统计方法,提取并量化这些潜在的语义结构,进而消除同义词、多义词的影响,提高文本表示的准确性,从而使专题研究中文献过滤的召回率和准确率都有显著提高。     

一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法

目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量.