具有时变时滞的不确定随机神经网络的新型鲁棒稳定性判据

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。

2014年段海滨教授通过归纳总结，提出鸽群算法（Pigeon-inspiredOptimizationPIO），PIO是模拟鸽子归巢行为而设计出来的群智能优化算法。
PIO具有原理简明的特点、需要调整参数极少、易于被实现。
与其他算法比较有着计算相对简单，鲁棒性相对较强等明显的优点。

当今世界科技日新月异，在神州探月，蛟龙探海妇孺皆知的今天，当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实，人工智能亦早已应运而生，为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。

鲁棒估计中的Huber估计，C#源码，仅供参考

本书基于MATLAB6．5正式版(Release13)，为读者提供了使用MATLAB的实际性指点。
本书首要介绍了MATLAB中与抑制工程相关的6个底子货物箱：体系辨识货物箱、抑制体系货物箱、鲁棒抑制货物箱、模子料想抑制货物箱、模糊逻辑货物箱以及非线性抑制方案模块，同时提供了MATLAB中的一些底子学识。
在教学6个货物箱的进程中，本书还教学了一些工程使用方面的配景学识，并对于每一个函数的成果、语法以及参数做了详尽的阐发，对于许多弥留的函数都给出了详尽的示例法度圭表标准。
本书能够作为低级院校抑制工程业余本科生、钻研生课本使用，也可作为广大科研工程本领人员的参考用书。
第1章MATLAB底子1．1MATLAB的汗青1．1．1MATLAB的暴发1．1．2MATLAB的阻滞1．2MATLAB体系组成1．2．1MATLAB的体系组成1．2．2MATLAB货物箱及使用介绍1．3末了使用MATLAB1．3．1MATLAB的启动1．3．2样例1．3．3MATLAB末了学识第2章MATLAB体系辨识货物箱2．1体系辨识的原理及辨识模子的简介2．1．1底子原理2．1．2罕用的模子类2．2体系辨识货物箱函数2．2．1模子建树以及转换的函数介绍2．2．2非参数模子类的辨识函数介绍2．2．3参数模子类的辨识函数介绍2．2．4递推参数模子辨识函数介绍2．2．5模子验证与仿真函数介绍2．2．6其余罕用函数介绍2．3体系辨识货物箱图形界面2．3．1数据视图2．3．2操作遴选2．3．3模子视图第3章抑制体系货物箱3．1LTI体系模子及转换3．1．1LTI模子3．1．2LTI货物及其属性3．1．3LTI模子函数3．1．4模子检测函数3．2外形空间的实现3．2．1外形空间的实现3．2．2外形空间的实现的函数3．3体系时域照料3．3．1体系时域照料3．3．2体系时域提前3．4体系频率照料3．5顶点配置配备枚举3．6模子的综合处置3．6．1模子的转换3．6．2模子的毗邻3．6．3模子降阶3．7LQG方案3．8GUI函数介绍第4章鲁棒抑制货物箱4．1鲁棒抑制实际及鲁棒抑制货物箱简介4．1．1鲁棒抑制实际概述4．1．2鲁棒抑制货物箱底子数据结构4．2体系模子建树与转换货物4．2．1模子建树货物4．2．2模子转换货物4．3鲁棒抑制货物箱成果函数4．3．1Riccati方程求解4．3．2Riccati方程前提数4．3．3矩阵的Schur方式4．4多变量波特图4．4．1频率照料的特色增益／相位波特图4．4．2络续以及离散体系的怪异值波特图4．4．3结构怪异值波特图4．5矩阵因子化本领4．6模子降阶方式4．6．1Schur相对于倾向模子降阶方式4．6．2失调模子降阶4．6．3最优Hartkel最小迫近降阶4．7鲁棒抑制箱综合方式4．7．1离散以及络续征兆的H2综合4．7．2离散以及络续征兆的H∞综合4．7．3H∞综合的丁迭代方式4．7．4H2以及H∞范数4．7．5LQC优化抑制综合4．7．6LQG回路传输规复4．7．7综合4．7．8youla参数化4．8示例第5章模子料想抑制货物箱5．1体系模子辨识函数5．1．1数据向量或者矩阵的归一化5．1．2基于线性回归方式的脉冲照料模子辨识5．1．3脉冲照料模子转换为阶跃照料模子5．1．4模子的校验5．2体系矩阵信息及画图函数5．3模子转换函数5．4模子建树以及毗邻函数5．5抑制器方案与仿真5．5．1基于MPC阶跃照料的抑制器方案与仿真5．5．2基于MPC外形空间模子的抑制器方案与仿真5．6体系阐发函数5．7模子料想抑制货物箱成果函数第6章模糊逻辑货物箱6．1模糊逻辑实际简介6．1．1模糊群集6．1．2模糊关连6．1．3模糊推理6．2MATLAB模糊逻辑货物箱6．2．1模糊附属度函数6．2．2模糊推理体系数据管理函数6．3逻辑货物箱的图形用户界面6．4模糊推理体系的低级使用6．5模糊逻辑货物箱接口及示例函数第7章非线性抑制方案模块7．1NCD模块的使用7，1．1建树闭环体系方框图7．1．2配置解放前提7．1．3末了优化盘算7．2NCD模块使用实例

发抖模糊是拍照中罕有的下场，为此提出了一个鲁棒快捷的核函数估量以及图像规复方式。
给定一幅因相机发抖而模糊的图像，该方式起首建树金字塔，而后自顶向下、迭代地估量行为模糊核函数，同时对于图像举行规复。
使用稠浊高斯模子对于核函数建模，使用做作图像的边缘大尾巴漫衍对于图像举行解放。
经由袭击滤波器料想图像的强边缘，对于图像的边缘与核函数举行解放，从而更好地估量核函数。
并经由畅通阈值方式以及核函数重新定位的方式，飞腾核函数的噪声，普及核函数估量的鲁棒成果。
在求解核函数能量方程时，付与共轭梯度法，行使图像的一阶以及二阶偏导数飞腾体系方程的前提数，减速收敛速率。
末了，在一个国内果真的搜罗32组行为模糊图像的数据集上验证了该方式。
试验下场评释，该方式所规复的图像，其边缘以及纹理明晰，能够很好地防止噪声以及振铃走样下场。

鲁棒抑制货物箱提供了一系列的函数以及货物以反对于带有不用定元素的多输入多输入抑制体系的方案。
在该货物箱的帮手下，你能够建树带有不用定参数以及动态特色的LTI模子，也能够阐发MIMO体系的平稳性裕度以及最坏情景下的成果。
该货物箱提供了一系列的抑制器阐发以及综合函数，能够阐发最坏情景下的成果及未必最坏情景下的参数值。
行使模子降阶函数能够对于繁杂模子举行简化。
同时提供了先进的鲁棒抑制方式，如H二、H∞、LMI、μ阐发等。

一片对于H_inf鲁棒抑制器的论文，用Matlab方案的，感应不错！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。