简介：［1］CaoYY,LamsJ.RobustH∞ControlofUncertainMarkovianJumpSystemswithTime-Delay.IEEETrans.Automat.Contr.,2000,45(1):77～83.［2］DoyleJC,Glover,KhargonekarPP,etal.State-SpaceSolutionstoStandardH2andH∞ControlProblems.IEEETrans.Automat.Contr.,1989,34(8):831～847.［3］FridmanE,ShakedU.H∞-normandInvariantManifoldsofSystemswithStateDelays.Sys.&Contr.Lett.,1999,36(2):157～165.［4］GeJ,FrankPM,LinCF.RobustH∞StateFeedbackControlforLinearSystemswithStateDelayandParameterUncertainty.Automatica,1996,32(6):1183～1185.［5］HirataM,LiuKZ,SatoT,etal.ASolvabilityConditionofanExtendedH∞ControlProblemUsingRiccatiInequalities.Int.J.Contr.,2000,73(4):265～275.［6］HmamedA.FurtherResultsontheRobustStabilityofUncertainTime-DelaySystems.Int.J.Syst.Sci.,1991,22(3):605～619.［7］IwasakiT,Skelton,E.AllControllersfortheGeneralH∞ControlProblem:LMIExistingConditionsandState-SpaceFormulas.Automatica,1994,42(7):1307～1317.［8］LeeB,LeeJG.RobustStabilizationofLinearDelayedSystemswithStructuredUncertainty.Automatica,1999,35(6):1149～1154.［9］LeeKH,MoonYS,KwonWH.RobustStabilityAnalysisofParametricUncertainTime-DelaySystems.InProceedingofIEEEConferenceonDecisionandControl,Tampa,FL,1998:1346～1352.［10］LehmanB,KhalilS.DelayIndependentStabilityConditionsandDecayEstimatesforTime-VaryingFunctional.IEEETrans.Automat.Contr.,1994,39(8):1673～1676.［11］MahmoudMS,Al-MuthairiNF.DesignofRobustControllersforTime-DelaySystems.IEEETrans.Automat.Contr.,1994,39(2):159～161.［12］MoriETN,KuwaharaM.AwaytoStabilizeLinearSystemswithDelayedState.Automatica,1983,19(5):571～573.［13］NiculescuSI,andAnnasuamyAM.ASimpleAdaptiveControllerforPositive-RealSystemswithTime-Delay.ProceedingoftheAmericanControlConference,Chicago,Illi

简介：TwoclassesofMallowsGM-estimatorswithinvarianceareconsideredinthestochasticlinearregressionmodel.Someoftheirasymptoticpropertiesaredescribed,andthefittedvalueinfluenceandvariancecomponentsarecomparedbymeansofrobustcovariances,

简介：Thispaperpresentsanewmethodforrobustandaccurateopticalflowestimation.Thesig-nificanceofthisworkistwofold.Firstly,theideaofbi-directionalschemeisadoptedtoreducethemodelerrorofopticalflowequation,whichallowsthesecondorderTaylor'sexpansionofopticalflowequationforaccuratesolutionwithoutmuchextracomputationalburden;Secondly,thispaperestablishsanewopticalflowequationbasedonLSCM(LocalStructureConstancyModel)insteadofBCM(BrightnessConstancyModel),namelytheopticalflowequationdoesnotactonscalarbutontensor-valued(ma-trix-valued)field,duetothetworeason:(1)structuretensor-valuecontainslocalspatialstructureinformation,whichprovidesusmoreuseablecuesforcomputationthanscalar;(2)localimagestructureislesssensitivetoilluminationvariationthanintensity,whichweakensthedisturbanceofnon-uniformilluminationinrealsequences.Qualitativeandquantitativeresultsforsyntheticandreal-worldscenesshowthatthenewmethodcanproduceanaccurateandrobustresults.

简介：一个全球运动评价方法在这份报纸基于柔韧的统计被介绍。由使用追踪的特征点而不是整个图象象素估计参数，这进程加快。为了推进，加快这个过程并且避免数字不稳定性，对这个问题的变质药描述被给，并且这个问题的答案的三种类型被比较。由使用二个步过程，评估者的坚韧性也被改进。自动起始的价值选择是这个方法的一个优点。建议途径被一套例子说明，它以高速度显示出好结果。CLC数字TN911.73

简介：这篇论文与polytopic无常处理柔韧的稳定性的问题和一个分离时间的系统的柔韧的稳定。一个新、简单的方法被介绍给直接decoupleLyapunov矩阵和系统动态矩阵。把这个方法与参数依赖者Lyapunov功能途径相结合产出作为特殊情况包括一些存在的新标准。一个数字例子超过存在的说明改进。关键词柔韧的稳定性-柔韧的稳定-参数依赖者Lyapunov功能-线性矩阵不平等这个工作被中国(号码20050533015)和中国的国家科学基金的医生题目基础部分地支持(号码60425310，60574014)。张先明在1968出生了。他从中央南方大学在应用数学收到了硕士学位，在1991的中国，并且他在中央南方大学在控制理论和工程收到了博士度，在2006的中国。从2005年4月到2006年4月，他是在中央Queensland大学的一个访问学者，澳大利亚。现在，他是中央南方大学的一个副教授。他的当前的研究兴趣是时间延期系统，柔韧的控制和它的应用程序。吴敏在1963出生了。他从中央南方大学在工程收到了学士和硕士学位，长沙，在1983和1986的中国分别地。他从东京工学院在工程收到了一个博士学位，东京，在1999的日本。现在，他是中央南方大学的一个教授。他收到了在1999设计IFAC的实践论文奖金的控制(联合与M。Nakano和J.H。她)。他的当前的研究兴趣是过程控制，柔韧的控制，和聪明的系统。Jinhua她在1963出生了。他从中央南方大学在工程收到了学士，长沙，中国在1983，并且在1990的一个硕士和在从东京工学院的工程的在1993的一个博士，东京，日本。在1993，他加入了Mechatronics的部门，工程的学校，东京工业大学；并且在2004年4月，他转了到Bionics的大学鈥檚学院，在他当前是一个副教授的地方。他收到了在1999设计IFAC的实践论文奖金的控制(�

简介：Adigitalwatermarkingtechniqueisamulti-scientificdisciplinewhichisdevelopedrapidlyinlastseveralyearsfordigitalcontentprotection,suchascopyrightprotection,authenticationprotection,sourcetracing,etc.However,inrealisticscenarios,thedigitalwatermarkingsystemfacessignificantsecureissues,forexample,theattackerswanttoremove,detect,orembedillegalwatermarksignals.Therefore,theaimofthiscontributionistoillustraterecentresultsofrobustandsecurewatermarkingtothesignalprocessingcommunity,andhighlightbothbenefitsandstillopenissues.Specifically,thispaperisintendedtointroducetheconceptofsecureandrobustdigitalwatermarkingsystem,andprovidewithproblemsandtheircountermeasures.Firstofall,theclassicwatermarkmodelandcryptosystemwillbereviewedandthen,theconceptofsecureandrobustdigitalwatermarkingsystemwillbedescribed.Next,thewatermarkattackwillbeclassifiedanddescribed.Finally,somecountermeasuresthatcanhelptoimprovesecureandrobustnessareconsidered.IndexTermsCountermeasures,digitalwatermarkingsystem,robust,security,watermarkattacks.

简介：在这篇论文，为低顺序的不明确的系统，没有需要为以多项式和因此没有需要被表示提出并且测试所有四Kharitonov的多项式的一个使不安的系统计算系数的所有最小、最大的价值，这被显示出。而且，为象n⩾那样的高顺序的系统5，平常的四Kharitonov的多项式不必开始为使不安的系统的足够的状况被测试；更确切地说，必要条件能在去足够的状况前被检查。以便显示出建议方法的有效性，数字例子被显示出，计算效率被加亮。

简介：Theautomaticdetectionoffacesisaveryimportantproblem.Theeffectivenessofbiometricauthenticationbasedonfacemainlydependsonthemethodusedtolocatethefaceintheimage.Thispaperpresentsahybridsystemforfacesdetectioninunconstrainedcasesinwhichtheillumination,pose,occlusion,andsizeofthefaceareuncontrolled.Todothis,thenewmethodofdetectionproposedinthispaperisbasedprimarilyonatechniqueofautomaticlearningbyusingthedecisionofthreeneuralnetworks,atechniqueofenergycompactionbyusingthediscretecosinetransform,andatechniqueofsegmentationbythecolorofhumanskin.Awholeofpictures(facesandnofaces)aretransformedtovectorsofdatawhichwillbeusedforlearningtheneuralnetworkstoseparatebetweenthetwoclasses.Discretecosinetransformisusedtoreducethedimensionofthevectors,toeliminatetheredundanciesofinformation,andtostoreonlytheusefulinformationinaminimumnumberofcoefficientswhilethesegmentationisusedtoreducethespaceofresearchintheimage.Theexperimentalresultshaveshownthatthishybridizationofmethodswillgiveaverysignificantimprovementoftherateoftherecognition,qualityofdetection,andthetimeofexecution.

简介：Arobustdigitalreceiverbasedonamatchedfilter(MF)isproposedfortheradiofrequencyidentification(RFID)readersystemtoenhancethereliabilityofsignalprocessingintheelectronicproductcode(EPC)sensornetwork(ESN).Theperformanceoftheproposedreceiverisinvestigatedbyexaminingtheanti-collisionalgorithmintheEPCglobalClasslGeneration2protocol.Thevalidityandusefulnessaredemonstratedbybothcomputersimulationsandexperiments.Basedontheverificationresults,comparingwiththeconventionalzerocrossingdetector(ZCD)basedreceiver,theproposedreceiverisveryrobustagainststrongamplitudedistortionsandconsiderablefrequencydeviationshappeningonthebackscatteredsignalfromapassivetag.

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简介：这篇论文为联网的控制系统(NCS)涉及柔韧的稳定性分析的问题。一个新NCS模型在导致网络的延期和参数不确定性的考虑下面被建议。出现在NCS的参数不确定性围住标准、可能变化时间。常规方法和描述符系统方法被用来获得稳定性标准以线性矩阵不平等(LMI)被提出的分别地，保证NCS的柔韧的稳定性和稳定性的最大的许可的延期界限(MADB)。并且MADB能被解决相应LMI的可行性问题导出。一些数字例子被提供说明建议方法的有效性。

简介：Theaccuracyoffacealignmentaffectsgreatlytheperformanceofafacerecognitionsystem.Sincethefacealignmentisusuallyconductedusingeyepositions,thealgorithmforaccurateeyelo-calizationisessentialfortheaccuratefacerecognition.Inthispaper,analgorithmisproposedforeyelocalization.First,theproperAdaBoostdetectionisadaptivelytrainedtosegmenttheregionbasedonthespecialgraydistributionintheregion.Afterthat,afastradialsymmetryoperatorisusedtopre-ciselylocatethecenterofeyes.Experimentalresultsshowthatthemethodcanaccuratelylocatetheeyes,anditisrobusttothevariationsoffaceposes,illuminations,expressions,andaccessories.

简介：体积变化是影响木材处理的一个无常元素。我们学习了优秀缺点在传统的木材处理引起并且建立了一条优化途径的木头的体积变化，用一个柔韧的优化方法。我们使用了生产学习在板厚度和原料日志之间的关系的可接受的板的全部的数字，用控制改进板的输出，减少副产品的数量，并且降低生产费用的板体积的变化的一个启发式的搜索算法。柔韧的优化方法能有效地在木材处理控制体积变化的影响，远及增长处理的可能的使用减少切的废物并且增加利润，最大化木材的利用比率，在处理阻止废物，栽培树种类的生产类型并且节省森林资源。

简介：

简介：TherobustH∞controlfornetworkedcontrolsystemswithbothstochasticnetwork-induceddelayanddatapacketdropoutisstudied.Whendataaretransmittedovernetwork,thestochasticdatapacketdropoutprocesscanbedescribedbyatwo-stateMarkovchain.Thenetworkedcontrolsystemswithstochasticnetwork-induceddelayanddatapacketdropoutaremodeledasadiscretetimeMarkovjumplinearsystemwithtwooperationmodes.ThesuffcientconditionofrobustH∞controlfornetworkedcontrolsystemsstabilizedbystatefeedbackcontrollerispresentedintermsoflinearmatrixinequality.Thestatefeedbackcontrollercanbeconstructedviathesolutionofasetoflinearmatrixinequalities.Anexampleisgiventoverifytheeffectivenessofthemethodproposed.

简介：研究被做克服在一条航道与一艘轮船的自动驾驶系统联系的传统的问题。一艘轮船有波浪骚乱的动态模型被造；一个波浪过滤器借助于一个扩大状态观察员(ESO)被设计。模型从有颜色的噪音贿赂的出发大小估计了低频率运动部件，因此前后的驾驶由高频率波浪骚乱引起了被避免。同时，一个柔韧的自动驾驶仪系统，由可变结构控制理论设计了，被介绍。在波浪过滤器工作很好的危险的海地位表演完成的模拟结果；自动驾驶仪有强壮的坚韧性到环境骚乱；模型不安，；更重要地，rudder调整的频率显著地被减少。

简介：

简介：柔韧的差错诊断为非线性的系统的一个类基于适应观察员被学习直到输出注射。适应差错更新法律被设计保证诊断系统的稳定性。州的评价错误的上面的界限；适应观察员的差错评价错误分别地被给；在差错评价精确性上的适应更新法律的参数的效果也被讨论。模拟例子表明建议方法的有效性；分析结果。

简介：WiththeincorporationoftotalLagrangiansmoothedparticlehydrodynamics（SPH）methodequationandmovingleastsquare（MLS）function,thetraditionalSPHmethodisimprovedregardingthestabilityandconsistency.BasedonMindlin-Ressinerplatetheory,theSPHmethodsimulatingdynamicbehaviorviaonelayerofparticlesisappliedtoplate＇smid-plane,i.e.,aSPHshellmodelisconstructed.Finally,throughcomparativeanalysesonthedynamicresponseofsquare,stiffenedshellsandcylindricalshellsundervariousstrongimpactloadswithcommonfiniteelementsoftware,thefeasibility,validityandnumericalaccuracyoftheSPHshellmethodareverified.Consequently,furtherresearchesonSPHshellmaywellpavethewaytowardssolvingproblemsinvolvingdynamicplasticdamage,tearingorevencrushing.

简介：Theproblemofrecognizingnaturalscenes,suchaswater,smoke,fire,wind-blownvegetationandaflockofflyingbirds,isconsidered.Thesescenesexhibitthecharacteristicdynamicpattern,buthavestochasticextent.Theyarereferredtoasdynamictexture(DT).Inreality,thediversityofDTsondifferentviewpointsandscalesareverycommon,whichalsobringgreatdifficultytorecognizeDTs.Inthepreviousstudies,duetonoconsideringofthedeformableandtransientnatureofelementsinDT,themotionestimationmethodisbasedonbrightnessconstancyassumption,whichseeminappropriateforaggregateandcomplexmotions.Anovelmotionmodelbasedonrelativemotionintheneighborhoodoftwo-dimensionalmotionfieldsisproposed.Theestimationofnon-rigidmotionofDTsisbasedonthecontinuityequation,andthenthelocalvectordifference(LVD)isproposedtocharacterizeDTlocalrelativemotion.SpatiotemporalstatisticsoftheLVDsisusedastherepresentationofDTsequences.ExcellentperformancesofclassifyingallDTsinUCLAdatabasedemonstratethecapabilityoftheproposedmethodindescribingDT.