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本文探讨了多智能体系统中基于模糊规则与SOS条件的一致性控制方法，并研究了模糊控制在间歇式卷筒纸传输系统中的应用。通过建立多项式模糊误差动态模型和设计一致性协议，实现了跟随者与领导者的协同控制；同时，针对卷筒纸系统中张力与速度的强耦合、时变特性，提出基于非接触式自由纸环的并行模糊控制策略。仿真实验验证了两种方法的有效性，分析了实际应用中的挑战并提出了相应解决方案，最后展望了分布式协同、智能算法融合及绿色节能等未来发展趋势。研究成果为自动化控制领域的复杂系统提供了理论支持与工程实践参考。

本文研究了一次性中文手写字符识别与基于模糊模型的多智能体系统在有向拓扑下的共识控制问题。在字符识别方面，采用深度孪生网络结合批量归一化和多层特征提取，对CASIA HWDB1.1数据集进行处理，实现了高效的少样本识别；在多智能体控制方面，利用多项式模糊模型描述非线性动态，设计了共识控制协议，并通过Lyapunov方法分析系统稳定性，实验验证了方法的有效性。结果表明，所提方法在两个领域均具有良好的性能和应用前景。

本文探讨了多领域智能控制与识别技术的最新研究进展，涵盖多目标安全环绕、切换拓扑下的模糊多智能体耗散编队控制以及基于深度孪生网络的一次性汉字识别。在多目标安全环绕中，通过设计位置估计器与控制协议实现代理对移动目标的安全圆周环绕；在多智能体系统中，结合多项式模糊模型与图论方法，在切换拓扑下实现严格耗散的编队控制；在图像识别方面，利用深度孪生网络完成少样本条件下的手写汉字识别。文章还对比了各技术特点，分析了通用技术流程，并探讨了其在军事、物流、无人机编队、智能交通和文献数字化等领域的应用前景。未来趋势包括技术融合

本文研究了高速列车协同控制与多目标安全环绕问题。在高速列车协同控制方面，设计了基于分布式拓扑的控制器，并分析了增益参数对系统稳定性的影响，证明了在满足特定条件下可实现速度与位置的一致性。针对多目标安全环绕问题，提出了仅依赖方位信息的目标位置估计器与控制协议，结合三个核心定理确保智能体在避免碰撞的前提下实现对移动目标的稳定环绕。文章还探讨了实际应用中传感器精度、通信延迟和环境干扰等因素的影响，并给出了相应的优化方向。通过理论分析与流程图、表格的辅助展示，系统地构建了两类控制问题的解决方案框架。

本文研究了多智能体系统的分布式合作共识与高速列车系统的协同控制问题。针对非线性多智能体系统，采用反推法进行模型转换，提出适用于动态图和有/无通信延迟的两种共识算法，并证明其收敛性；对于高速列车系统，考虑速度饱和、非线性阻力及参数不确定性，设计分布式控制律，实现列车间安全距离保持与协调停车。通过对比分析两类系统的模型、算法与目标，探讨实际应用中的关键因素，并展望未来在复杂拓扑、多目标优化及跨系统融合等方面的研究方向。研究成果为智能交通与多智能体协同控制提供了理论支持与算法基础。

本文研究了切换式多非完整移动机器人（MNMRs）的一致性跟踪控制以及一类具有切换图和任意有界通信延迟的非线性多智能体系统的一致性问题。首先，基于图论和切换系统理论，建立了MNMRs的切换欧拉-拉格朗日动力学模型，并设计了基于滑模控制和李雅普诺夫函数的切换控制器，实现了对参考轨迹的渐近跟踪。通过收敛性分析和仿真验证，证明了控制器的有效性。其次，针对具有动态切换拓扑和通信延迟的非线性多智能体系统，提出了一种新的模型变换方法，结合梅茨勒矩阵理论，设计了适用于零延迟和有界延迟的一致性算法，并证明了系统在强连通联合图

本文综述了机器人与自动驾驶领域的关键技术研究进展，涵盖RGB-D SLAM算法在动态环境中的优化、自动驾驶车辆基于数据映射的速度跟踪控制方法，以及多非完整移动机器人的协同共识跟踪控制策略。通过技术对比、应用拓展与未来展望，展示了各项技术在定位建图、车辆控制和多机协作方面的应用价值与发展潜力。

本文介绍了微型直升机的事件触发自适应路径跟踪控制算法与动态环境下的鲁棒SLAM算法。前者通过设计速度控制器和事件触发机制，实现高效路径跟踪并减少执行器能耗；后者结合光流与RANSAC方法，在动态场景中有效检测运动物体，提升定位与建图精度。文章还对比了两种算法特点，探讨其在物流等复杂场景中的综合应用潜力，并提出了未来优化方向，为智能系统在动态环境中的应用提供理论支持。

本文探讨了多智能体深度强化学习与微型直升机事件触发自适应路径跟踪控制两种智能控制方法。在多智能体深度强化学习方面，采用策略梯度和Q函数梯度优化网络参数，并通过追捕者-逃逸者实验验证了算法的合理性与可扩展性。对于微型直升机控制，结合向量场引导、自适应滑模姿态控制和事件触发机制，实现了高效能路径跟踪，减少了能量消耗。通过Lyapunov稳定性分析证明系统稳定，数值模拟结果验证了控制策略的有效性。未来研究将聚焦于算法优化、鲁棒性提升及跨领域应用拓展。

本文提出一种基于双向循环神经网络（Bi-RNN）的多智能体深度强化学习方法，用于解决追捕-逃避游戏中智能体数量动态变化带来的可扩展性问题。通过结合个体与全局奖励机制，智能体在无需重新训练的情况下适应环境变化，支持异构智能体协作，并有效提升任务完成效率。实验表明，该方法在智能体数量变化时仍保持高性能，显著优于传统Q学习、Q(λ)和MADDPG等算法，具有良好的应用前景。

本文提出了一种基于深度学习的低剂量肺部CT图像降噪方法，结合卷积神经网络自动编码器-解码器架构、残差学习和参数化修正线性单元（PReLU），并通过引入结构相似性指数（SSIM）作为损失函数的一部分来提升模型性能。实验结果表明，该方法在视觉效果和定量指标（如PSNR、SSIM、RMSE）上均优于传统方法（如BM3D、NLM）和其他深度学习模型（如CNN3、RED-CNN），在保留图像细节和结构方面表现优异。此外，使用SSIM损失提高了训练收敛性。未来工作将拓展至伪影去除及器官/病变的分割与检测，推动医学影像后

本文研究了含随机数据缺失的延迟神经网络同步问题，其中通信链路的不可靠性被建模为服从Bernoulli分布的随机变量。通过引入Lyapunov-Krasovskii泛函和切换技术，结合扇形有界非线性条件，建立了保证误差系统全局渐近稳定的充分条件，并以线性矩阵不等式（LMIs）形式给出。控制器增益通过求解LMIs获得，且在数据丢失与接收两种模式下分别分析Lyapunov函数导数的上下界。两个数值例子验证了该方法的有效性和可行性，结果表明所设计的控制器能够有效实现驱动-响应系统的同步。

本文探讨了故障容错共识控制与天际线计算的双方法应用。在故障容错共识控制方面，提出基于欧拉-拉格朗日方程的最优控制器，无需求解HJB方程即可实现系统稳定与一致性，且计算成本低；在天际线计算方面，提出结合Quickhull和BNL算法的两阶段方法，有效减少大规模数据下的计算量，实验表明其在多种数据集上优于传统算法。两种方法分别在多智能体系统鲁棒控制和多标准决策支持中具有广泛应用前景。

本文研究了基于二维激光雷达的机器人避障算法，有效解决了传统方法在凹形障碍物中易陷入死循环的问题。同时，针对线性领导者-跟随者多智能体系统，提出一种无需求解HJB方程的容错一致性控制方法，通过定义性能指标函数并利用欧拉-拉格朗日方程推导出低计算成本的最优控制器，在发生执行器LOE故障时仍能保证系统一致性。仿真结果表明该方法在控制精度和运行效率方面均优于对比方法，具有良好的应用前景，适用于物流仓储、智能交通和航空航天等领域。

本文提出一种基于2D激光雷达的全向移动机器人避障算法，采用两层结构设计，通过寻找出口点解决传统局部方法在凹形障碍物和狭窄通道中的局限性。算法第一层确定当前出口点，第二层由基本规划器计算移动方向，有效避免局部极小值问题。在MATLAB仿真环境中与势场法对比，结果表明新算法在复杂场景下具有更高的效率、更平稳的轨迹和更强的鲁棒性，尤其在处理凹形障碍物时表现优异，但仍有改进空间以增强对历史传感器信息的利用。

本文研究了受外部干扰的符号网络系统的分布式鲁棒控制问题。针对强连通的符号有向图，分别讨论了结构平衡与不平衡情况下的模型转换方法，将二分共识和状态稳定问题转化为鲁棒H∞控制问题。通过引入诱导传递矩阵范数衡量系统弹性性能，并基于Riccati不等式给出了实现系统二分共识或状态稳定的充分条件。理论结果通过两个仿真例子得到验证，展示了在不同拓扑结构下系统对外部干扰的良好鲁棒性，为符号网络的分布式控制提供了理论支持和应用前景。

本文研究了非周期控制策略与高阶自适应迭代学习控制（AILC）在多智能体系统和线性时变系统中的应用。通过事件触发策略减少通信与计算开销，提升系统效率；提出基于高阶线性化模型的AILC算法，有效处理系统时变参数与迭代不确定性，确保跟踪误差的鲁棒收敛。理论分析给出稳定性和收敛性条件，并扩展至非线性系统。数值示例验证了算法在有界与收敛干扰下的有效性，结果表明该方法可实现有界或完美跟踪。未来方向包括更复杂不确定性的处理及多智能体协同控制的拓展。

本文研究了单边Lipschitz系统的执行器故障检测与多智能体系统带时变延迟的非周期控制策略。针对执行器故障问题，设计了基于自适应观测器的故障检测方法，利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式证明误差系统的渐近稳定性，并通过阈值比较实现故障检测。对于多智能体系统，结合代数图论建立带有时变延迟的模型，采用事件触发机制设计分布式控制律，推导系统一致性条件并证明不存在Zeno行为。理论分析与数值仿真验证了所提方法的有效性，最后讨论了实际应用中的鲁棒性与可行性问题，为复杂系统的安全控制提供了理论支持。

本文针对海洋环境中钢材腐蚀电位预测面临的高维小样本数据挑战，提出了一种结合正交实验设计、局部保留投影（LPP）降维与极限学习机（ELM）及粒子群优化-极限学习机（PSO-ELM）的建模方法。通过将原始14个样本扩展至196个，并利用LPP降低数据冗余，有效缓解了过拟合问题。实验结果表明，PSO-ELM模型在MAE、RMSE和MAPE等指标上均优于传统ELM模型，具有更高的预测精度和稳定性。该方法可广泛应用于海洋工程、石油化工和建筑等行业，为钢材腐蚀监测与防护提供可靠的技术支持。

本文提出了一种基于Levy飞行的竞争粒子群优化算法（CLFPSO），通过引入层次结构和Levy随机游走机制，有效平衡了全局搜索与局部搜索能力，解决了传统PSO在多模态问题中易陷入局部最优的缺陷。CLFPSO将粒子分为领导者和追随者，领导者进行局部精细搜索，追随者利用Levy飞行增强全局探索能力，并通过角色交换机制提升种群多样性。实验结果表明，该算法在30维和50维的多种单峰与多模态测试函数上均表现出优越的收敛精度和鲁棒性，优于多种经典PSO变体。CLFPSO在工程优化、机器学习参数调优和资源分配等领域具有广

本文研究了基于VAR-Space的不完整信息定性路径推理方法与TDOA传感器优化布局问题。在传感器布局方面，分析了FIM行列式最大值与参考噪声水平的关系，并提出处理源位置不确定性的平均det(FIM)策略。在路径推理方面，基于Voronoi图定义了定性位置、邻接关系和VAR-Space等概念，提出了利用边变化进行定性路径推理的算法，能够有效应对数据缺失情况，尤其适用于智能交通与物流仓储等实际场景。实验验证了算法的有效性，但也揭示了连续丢失超过两个数据时的局限性。未来可通过多传感器融合与机器学习进一步提升性能

本文研究了在距离相关噪声模型下，基于到达时间差（TDOA）的源定位问题中的最优传感器布置方案。通过构建原始Fisher信息矩阵（FIM），并以FIM行列式最大化为最优性准则，分析了不同噪声水平下的最优布置条件。针对特殊情况（所有传感器具有相同的噪声参数和距离），给出了临界、低和高噪声水平下的解析解；对于一般情况（传感器距离固定但参数不同），根据噪声水平划分为低、高和混合三种情形，并讨论了对应的最优布置特性。研究表明，噪声水平显著影响最优几何构型，且高噪声环境下传统正多边形布置不再最优。结果可为无线传感器网络

本文探讨了自适应神经网络控制与不确定机器人速度观测器设计两种先进方法。前者通过非对称非线性映射和改进动态面控制策略，解决全状态约束下的不确定非仿射系统控制问题，确保系统信号半全局一致最终有界；后者针对缺乏精确速度传感器的机器人，提出平滑自适应观测器，在参数不确定条件下实现关节速度的全局渐近估计。二者互补性强，可广泛应用于工业制造与服务机器人领域，并为多机器人协作及智能融合提供技术基础。

本文深入探讨了模型参考自适应控制与自适应神经网络控制两种先进控制方法。前者通过引入Nussbaum函数解决线性系统中未知增益符号问题，实现跟踪误差渐近收敛；后者结合非线性映射、RBF神经网络和改进DSC方法，有效处理非线性系统的全状态约束、未建模动态及增益符号不确定性。文章详细分析了两种方法的控制设计、稳定性证明及实际应用考虑，并展望了未来研究方向，为复杂系统控制提供了理论支持与实践指导。

本研究聚焦于优化算法与状态估计两个领域。在优化算法方面，提出了一种基于熵的惯性权重调整机制（EBIW），并应用于磷虾群算法（KH），形成了性能优越的EBIWKH算法，在CEC2017基准函数上表现优异。在状态估计方面，针对具有马尔可夫跳跃参数的单边Lipschitz系统，设计了全阶观测器，并通过线性矩阵不等式给出了误差系统均方指数稳定的充分条件，数值示例验证了方法的有效性。未来将拓展EBIWKH算法在实际工程中的应用，并探索KH算法与其他策略的混合优化方案。

本文提出了一种基于熵的惯性权重磷虾群（EBIWKH）算法，通过引入香农熵来动态调整惯性权重，实现探索与开发的更好平衡。将多种PSO中的惯性权重策略引入KH算法，并与新提出的EBIW机制进行比较。实验在CEC2017测试函数上进行，结果表明EBIWKH在平均性能、最优解质量和稳定性方面均优于标准KH及其他对比算法。通过归一化结果和方差分析验证了其优越性，并提供了算法流程图与性能可视化图表。研究表明，基于熵的自适应机制显著提升了KH算法的优化能力，具有良好的应用前景。

本文研究了多智能体系统的有限时间一致性问题，结合事件触发机制与积分滑模控制策略，提出了一种高效的分布式控制协议。基于图论描述通信拓扑结构，利用Lyapunov函数分析系统稳定性，并通过构造合适的控制律和触发条件，确保系统在有限时间内实现一致性跟踪。理论分析证明了协议的有效性并排除Zeno行为，仿真结果验证了方法的可行性与鲁棒性，为无人机编队、机器人协作等实际应用提供了理论支持。

本文提出了一种基于参数动态选择的多曝光融合单图像去雾方法，通过伽马校正和空间线性饱和度拉伸提升图像对比度与饱和度，并采用多曝光融合策略生成高质量无雾图像。同时，研究了二阶领导者-跟随者多智能体系统的有限时间共识控制问题，设计了基于事件触发和积分滑模的控制协议，有效缩短收敛时间并抑制外部干扰。两种方法分别在图像处理和多智能体协同控制领域展现出良好性能，具备实际应用前景，但仍面临计算效率与复杂环境适应性等挑战。

本文深入解析了故障估计与线性路径平滑轨迹生成技术在工业自动化中的应用。在故障估计方面，提出将数据量化与参数不确定性统一建模，并通过转化为最优问题提升估计精度；在线性路径处理上，采用基于MIP的最优多边形逼近与OFIKC进给速度规划两阶段方案，有效提升了加工效率与质量。结合数值示例验证了方法的优越性，并探讨了其在航空航天、机器人、3D打印等领域的拓展应用及智能化、自适应化的发展趋势。

本文研究了改进的ELM-RBF模型在多标签分类任务中的性能评估以及基于迭代学习方案的非线性系统带量化测量的故障估计方法。在多标签分类中，F-ELM-RBF模型在多个数据集上表现优异，尤其在Scene数据集中效果突出，但在稳定性方面仍有提升空间。在故障估计方面，所提出的迭代学习观测器结合对数量化器，有效处理了非线性系统中的量化误差与参数不确定性，并通过Lyapunov理论证明了误差收敛性。仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。文章还探讨了实际应用中数据质量、量化密度与计算复杂度之间的权衡，为后续研究提供了方向

本文研究了海上电磁频谱监测面临的挑战及其解决方案，提出利用无线传感器与GPS/INS组合导航系统协同监测船体姿态和环境参数，提升频谱监测的准确性与稳定性。同时，针对多标签分类问题，提出一种改进的F-ELM-RBF算法，通过聚类确定RBF中心并引入有限感知范围内的随机参数，增强了模型稳定性；设计多种阈值设置策略以提高分类精度。实验表明该算法在单标签和多标签任务中均表现优异。文章最后总结了研究成果的意义，并展望了未来在海上监测与智能分类算法中的应用前景。

本文探讨了基于弹性网络惩罚的逻辑回归模型（LR-EN）在个人信用评分中的应用，该模型在降低‘坏’客户误判率方面表现优异，具备良好的稳定性和解释性。同时，文章分析了无线传感器网络在海上电磁频谱监测中的应用，通过分布式检测系统和优化算法提升监测的准确性与实时性。两种技术分别在金融风控与海洋管理领域展现出重要价值，并具备进一步拓展的应用前景。

本文提出了一种在攻击环境下实现安全分布式估计的基于校正的扩散最小均方（CS-dLMS）算法。该算法结合nc-LMS和C-dLMS的优势，通过引入参考估计与阈值检测机制，有效识别并排除受传感器或通信攻击影响的邻居节点，动态调整组合权重，提升估计准确性与系统鲁棒性。仿真结果表明，CS-dLMS在抗攻击能力、估计精度和收敛速度方面均优于传统算法，适用于传感器网络、智能电网和物联网等易受攻击的分布式系统场景。

本文研究了有向图上二阶多智能体系统在非凸输入和速度约束下的分布式H∞一致性问题。通过引入约束算子S_{U_i}(·)和S_{V_i}(·)，设计了基于反馈增益和邻居状态信息的控制律，确保系统在外部干扰下实现位置一致性与速度收敛。建立了系统动态模型并采用Lyapunov方法分析稳定性，给出了实现一致性的充分条件，并通过线性矩阵不等式形式表达。仿真实例验证了所提方法的有效性，结果表明系统在切换拓扑和干扰影响下仍能保持良好性能。最后讨论了该方法在无人机编队、机器人协作等实际场景中的应用潜力，并指出未来可拓展至离散

本文研究了基于电磁频谱检测系统的RSSI定位算法与分布式H∞共识控制方法。RSSI定位算法利用信号强度实现低成本、低功耗的高精度定位，适用于室内环境与智能农业等场景；分布式H∞共识控制则针对多智能体系统在非凸约束下的协调问题，提出基于局部信息的非线性控制策略，保障系统在复杂约束下的稳定性和性能。文章分析了两种算法的优势、实际应用场景及未来研究方向，并探讨了其结合应用的潜力，为无线传感与多智能体协同控制提供了理论支持与实践参考。

本文研究了多领域控制与定位算法，涵盖二阶多智能体合作竞争系统的二分输出跟踪、不确定柔性关节机器人系统的神经网络自适应反步控制以及基于电磁频谱检测的RSSI定位算法。针对多智能体系统，提出在输入饱和下实现有限时间收敛的控制策略；对于柔性关节机器人，结合指令滤波与神经网络逼近技术解决不确定性和计算复杂度问题；在无线定位方面，通过信号衰减建模与最小二乘法提升定位精度。文章进一步对比了各算法性能，探讨了其应用前景，并提出了多算法融合、抗干扰能力提升和实时性优化等未来研究方向，为相关领域的技术发展提供了理论支持与实践

本文研究了具有输入饱和的二阶非线性多智能体系统的有限时间自适应共识跟踪控制问题。通过引入模糊逻辑系统近似未知非线性动态，设计微分器避免计算爆炸，并构建误差补偿信号以消除滤波误差。结合Lyapunov稳定性理论，证明了系统状态能在有限时间内收敛到期望邻域。数值仿真验证了所提方法的有效性，适用于机器人协作、无人机编队和智能电网等场景，具备快速响应、高精度跟踪和强鲁棒性等优势。

本文提出了一种新型模糊逻辑系统SIRM-FWFL，并将其应用于乳腺癌医疗诊断中，通过引入三角模糊数和集中心去模糊化方法，结合最速下降法优化参数，显著提升了分类准确率与召回率。同时，针对二阶非线性多智能体系统，设计了结合Nussbaum型增益技术的有限时间命令滤波反步控制方案，有效解决了未知控制方向下的一致性跟踪问题。实验结果表明，所提方法在医学诊断与多智能体协同控制中均具有优越性能和应用潜力。

本文研究了集体行为中的二阶动力学模型，分析了高维Kuramoto模型在树形结构下的收敛性，并通过引理与定理证明其在单位球面上可收敛至平衡点。同时，提出一种新型模糊逻辑系统SIRM-FWLF，采用单输入规则模块与模糊加权线性函数形式，有效缓解传统系统中的规则爆炸问题。该模型在乳腺癌诊断的数值模拟中表现出更高的准确率与召回率，展现出在医学领域良好的应用潜力。结合理论分析与实验验证，本文为多智能体协同与智能诊断系统提供了新的建模思路与优化方法。

本文研究了高效快速的表情识别与自主智能体在球面上的集体行为。在表情识别方面，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与极限学习机（ELM）的改进模型——CNN-ELM，利用迁移学习和ELM优化全连接层，在FER-2013数据集上实现了85.91%的准确率，且训练速度达到传统CNN的近5倍。在自主智能体研究中，分别针对一阶和二阶非线性多智能体系统，在球面上建立了基于排斥与吸引增益的动力学模型，并证明其状态收敛性，通过模拟验证了理论结果。研究成果在人机交互、无人机编队、传感器网络等领域具有广泛应用前景。