11、双摆塔式起重机系统与广义局部线性嵌入的智能控制及降维技术

双摆塔式起重机系统与广义局部线性嵌入的智能控制及降维技术

1. 双摆塔式起重机系统的自适应神经网络控制

在双摆塔式起重机系统中，为了确保悬臂和小车能准确到达期望位置，同时快速抑制和消除吊钩及负载的摆动，设计了一种新颖的自适应神经网络控制方案。该方案利用神经网络结构来估计不确定或未知的干扰，进而提出自适应控制器。
为保证吊钩和负载的防摆性能，将吊钩和负载的摆动信息引入到设计的控制器中。并且，借助Lyapunov技术，在不进行任何线性处理的情况下，证明了受控系统平衡点的稳定性。一系列数值模拟结果验证了所设计控制策略的优越性和鲁棒性。

2. 高维数据降维的挑战与现有方法

在处理现实世界的数据时，如图像和视频，常常面临高维数据的问题，这会导致维度灾难。然而，高维数据中潜在的有意义结构往往具有较低的维度。因此，降维技术成为发现数据内在结构的重要手段，在数据挖掘、机器学习、计算机视觉等众多领域中作为关键的预处理步骤发挥着重要作用。

现有的降维方法主要从不同角度提出，可分为以下几类：
- 基于方差的方法 ：从数据的统计特性出发降低数据维度，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和边际Fisher分析（MFA）。其中，LDA是有监督的方法，旨在寻找一个线性子空间来区分不同类别的数据；MFA则将LDA的高斯假设扩展到更非参数化的设置。但这些方法仅发现数据的欧几里得结构，忽略了对数据关系的显式建模。
- 基于嵌入的方法 ：考虑了数据的几何特性，如Isomap、局部线性嵌入（LLE）和局部保持投影（LPP）。Isomap保留了原始数据空间中数据对之间的测地距离；L