图 2.1 椭球法的迭代过程 对使得 )(xf 最小化的问题,它的椭球法求解算法如下: Step 0:设 V∈0x , mS∈0P 是正定矩阵,定义椭球 }1)()(:{ 0 1 0 T 00 ≤−−∈= − xxPxxx VE Step k:对 ...,2,1=k 1.计算 f 在 1−kx 处的次梯度 m k R∈−1g ,并记 1k kR V E −= I T 1 1{ : ( ) 0 }k k− −− ≤x g x xI 2.计算 Vk ∈x 和 0>kP ,使得椭球 }1)()(:{ 1T ≤−−= − kkkkE xxPxxx 包含 kR 。以下的 kx 和 kP 具有这样的性质: ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ + − − = + −= −−−− −−− − −−− −− − 1 T 111 11 T 1 12 2 11 T 1 11 1 )1( 2 1 )1( kkkk kkk kk kkk kk kk mm m m PggP gPg PP gPg gP xx 3.重复 Step k。 2.3.2 内点法 内点法是求解线性矩阵不等式问题的一个更为有效的算法。它的主要思路是:利用约 束条件定义一个闸函数,该函数在可行域内部是凸的,在可行域外部则定义其值为无穷 大。通过在目标函数中添加这样一个闸函数,使得原先的约束优化问题转化成一个无约束
2021-07-20 21:03:36 1.9MB 鲁棒控制 现代控制理论 LMI矩阵
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人脸识别的鲁棒稀疏编码,的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数,但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布,实际中这样的分布可能并不成立,特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素,这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论,将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数,并将最大似然问题转化为一个加权优化问题,在稀疏表示的同时引入代表各像素不同权值的矩阵,使得该算法对于图像中包含异常像素的情况表现出很好的鲁棒性。
2021-07-20 12:36:13 17.84MB 人脸识别 稀疏表示
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以一个具体实例来说明鲁棒控制器是如何使用以及如何设计的
2021-07-20 10:27:21 493KB 鲁棒控制
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一个扰动观测器的简要概述,推导出扩张观测器(ESO),包涵参考论文及仿真模型
2021-07-16 15:58:06 406KB DESO simulink Discrete Imp
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对所给的图像添加鲁棒水印,实现图片的版权保护功能。
2021-07-15 22:49:52 447KB watermarking
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在此通信中,我们考虑了在新提出的嵌套阵列中设计鲁棒的自适应波束形成器的问题,在该阵列中我们保持无失真响应朝向真正的所需信号并抑制比实际的物理传感器。 我们提出的方法的实质是重建干扰加噪声协方差矩阵,并估计真实的期望信号转向向量。 重建过程是通过投影空间平滑来执行的矩阵进入干扰子空间。 估计过程是通过求解一个基于最小化波束形成器灵敏度并强制执行估计不要收敛到任何干扰导引向量。 我们还表明可以以可比较的成本高效地计算出构造的优化问题是标准Capon波束形成器(SCB)的产品。 所提方法的有效性通过数值模拟验证
2021-07-13 20:34:14 419KB 研究论文
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针对H无穷大控制,附加Matlab程序,有解释,适合初学者。
2021-07-11 14:44:18 87KB 鲁棒H∞ matlab
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从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食行为出发,提出了一种新的群体优化算法——麻雀搜索算法。在19个基准函数上进行了实验,测试了SSA算法的性能,并与其他算法如灰狼优化算法(GWO)、引力搜索算法(GSA)和粒子群优化算法(PSO)进行了比较。仿真结果表明,该算法在精度、收敛速度、稳定性和鲁棒性等方面优于GWO、PSO和GSA算法。
RBF神经网络在直接鲁棒系统仿真,主要是根据论文的内容要求来学习的一个基于RBF神经网络逼近直接鲁棒自适应系统的MATLAb仿真模型
2021-07-08 09:53:42 7KB matlab rbf
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分布式鲁棒电力系统状态估计 能源市场的放松管制、可再生能源的普及、先进的计量能力以及对态势感知的迫切需求,都需要全系统的电力系统状态估计(PSSE)。然而,由于互连的复杂性、实时监控中的通信瓶颈、区域披露政策和可靠性问题,实现一个集中的估计值实际上是不可行的。在这种情况下,分布式PSSE方法在统一和系统的框架下处理。基于乘子的交替方向法,提出了一种新的算法。它利用现有的PSSE求解器,尊重隐私策略,显示出较低的通信负载,并且即使在没有局部可观测性的情况下,它也保证了收敛到集中估计。除了传统的基于最小二乘的PSSE之外,该分散框架还可以容纳一个鲁棒状态估计器。通过开发与压缩采样进展的有趣联系,后者共同估计状态并识别损坏的测量。采用IEEE 14、118总线和4200总线基准对新算法进行了数值评估。仿真结果表明,该方法可以在少量的区域间交换的情况下达到可达到的精度,并优于最大的残差试验。乘数交替方向法;不良数据识别;Huber s函数;相量测量单元;SCADA测量;互联状态估计 本文系统地处理了分布状态估计器和鲁棒状态估计器。提出的算法放弃了局部可观测性要求,并保持向后兼容性。通过在相邻区域之间进行少量的数据交换,本地控制中心可以获得它们负责的部分互连的高精度估计,并同时识别(非)有意损坏的数据。新的框架容纳了PSSE问题的几个重要修改,如约束(例如,零注入总线,操作限制) 详细描述:https://blog.csdn.net/cooc89/article/details/118338964
2021-06-29 20:08:51 56.07MB 分布式鲁棒电力系统状态估计