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搜索结果: 1-15 共查到鲁棒控制相关记录607条 . 查询时间(1.781 秒)
在增强现实和虚拟现实中,室内语义场景重建是一项具有挑战性的任务。由于室内场景的复杂性和遮挡问题,场景重建的质量受到限制。主要是因为难以估计场景的空间结构以及对物体位置推断的学习不足。
2024年9月12日,由国科大经管学院博士研究生胡杰(第一作者)和王曙明教授与合作者的研究成果“Budget-driven multi-period hub location: A robust time series approach”被期刊Operations Research (OR)正式接收。OR作为UT-Dallas 24\FT 50\ABS 4期刊,是国际公认的运筹与管理领域顶级期刊之...
针对上述问题,中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所/深港脑科学创新研究院、脑认知与类脑智能重点实验室鲁艺研究员团队,报道了一种利用原位电化学沉积和负电荷基团掺杂的策略。基于这一策略,团队成功研发出高鲁棒性的植入式神经电极界面,并在活体水平实现对神经元电活动的长期追踪记录,为脑认知和脑疾病的深入解析提供重要的技术支持。相关研究成果以“Poly(3,4-ethylenedioxythiop...
非营利组织以服务为宗旨,在教育、扶贫、环境保护和社会救助等领域从事公益性或非营利性工作,为推动社会进步、促进社会发展发挥了积极作用。对筹集到的有限资源进行合理分配与使用是非营利组织的核心运作环节。然而,非营利组织因工作性质在资源分配决策时常面临着以下特殊困难:(1)传统以价格为手段的目标群体识别和需求刻画方法失效,存在冒领错发的“识别难题”;(2)在分配决策中存在着平衡效率与社会福利目标(如公平性...
乔兴宏,男,博士,高级工程师,主要从事鲁棒优化控制、系统节能的研究。先后在工信部电子五所、广州能源检测研究院、广州智光节能等企事业单位从事计量检定、研发和投资管理等工作;近五年,从事质监局、从化区发改局和云南卷烟厂等8项研发项目,参与国标编制4项,第一作者发表论文14篇,其中EI收录7篇。
针对传统动态水印(Dynamic-watermarking,DWM)检测方法无法适用模型不确定系统的攻击检测问题,首先分析模型不确定项导致的传统动态水印检测失效原因,然后考虑模型不确定项和过程噪声的统计规律,将其影响转化为对方差变化特性进行分析,提出两个具有鲁棒性的攻击检测式以及检测式中关键时变方差阈值的确定方法;其次采用系统失真信号功率定量刻画攻击信号造成系统性能损失程度,理论证明了系统失真信号...
在国家自然科学基金项目(批准号:T2221004、21922106)资助下,四川大学钮大文教授在糖类合成方面取得新进展。研究成果以“钯催化促成苯酚的SN2糖基偶联反应(Palladium catalysis enables cross-coupling–like SN2-glycosylation of phenols)”为题于2023年11月24日发表于《科学》(Science)。论文链接:ht...
2023年11月6日,以中国科学院上海技术物理研究所为依托单位的红外科学与技术重点实验室(红外物理国家重点实验室)在基于连续域束缚态的高鲁棒性薄层低维探测材料增强吸收和调控方面取得重要进展,研究团队通过对环形偶极子连续域束缚态的研究,围绕基于薄层低维材料的红外器件在增强吸收的物理层面突破结构损耗、提升波长稳定性、调控谐振位置与吸收效率等方面开展探索,解决了相关基础物理问题,实现了单原子层探测材料高...
张量主成分分析(Tensor principal component analysis,TPCA)在彩色图像低维表征领域得到广泛深入研究,采用F范数平方作为低维投影的距离度量方式,表征含离群数据和噪声图像的鲁棒性较弱.L1范数能够抑制噪声的影响,但所获的低维投影数据缺乏重构误差约束,其局部表征能力也较弱。
贾英民,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院博士生导师、教授。研究领域:鲁棒控制,智能控制,跨尺度控制,空间运动再现。
针对电压源型换流器VSC(voltage source converter)的超导磁储能SMES(superconducting magnetic energy storage)系统,提出了一种自抗扰控制ADRC(active disturbance rejection control)策略。首先,分别建立了SMES的交流侧VSC、直流侧斩波器数学模型;其次,基于非线性扩张状态观测器和线性误差反馈...
感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取在生物特征识别中,常用于减少后续处理的计算消耗,提高识别模型的准确性,是生物识别系统中预处理的关键步骤.针对生物识别数据,提出了一种鲁棒的ROI提取方法.方法使用语义分割模型作为基础,通过增加全局感知模块,与分割模型形成对抗结构,为模型提供先验知识,补充全局视觉模式信息,解决了语义分割模型的末端收敛困难问题,提高了模型的鲁棒性和泛化能力...
同义词挖掘是自然语言处理中一项重要任务.为了构建大规模训练语料,现有研究利用远程监督、点击图筛选等方式抽取同义词种子,而这几种方式都不可避免地引入了噪声标签,从而影响高质量同义词挖掘模型的训练.此外,由于大量实体词所具有的少样本特性、领域分布差异性和预训练词向量训练目标与同义词挖掘任务的不一致性,在同义词挖掘任务中,词级别的预训练词向量很难产生高质量的实体语义表示。
孪生网络跟踪算法在训练阶段多数采用L2正则化,而忽略了网络架构的层次和特点,因此跟踪的鲁棒性较差.针对该问题,提出一种分段式细粒度正则化跟踪(Segmented fine-grained regularization tracking,SFGRT)算法,将孪生网络的正则化划分为滤波器、通道和神经元三个粒度层次.创新性地建立了分段式细粒度正则化模型,分段式可针对不同层次粒度组合,利用组套索构造惩罚函...
It is well-known that modern neural networks are vulnerable to adversarial examples. To mitigate this problem, a series of robust learning algorithms have been proposed. However, although the robust t...

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