Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Fei, S." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A new approach to robust finite-time H∞ control of continuous-time Markov jump systems
Autorzy:
Yan, S.
Shen, M.
Fei, S.
Zhang, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206785.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
Markov jump systems
partly known transition probabilities
rob ust finite-time H∞control
Opis:
This paper studies the robust finite-time H∞ state feedback control problem of continuous-time Markov jump systems (MJSs) subject to norm bounded uncertainties. Transition probabilities are allowed to be known, uncertain with known bounds or unknown. Based on the continuous transition probability property and the developed slack variable technique, Lyapunov variables are separatek from unknown transition probabilities and system matrices. With these separations, a relaxed method for robust finite-time H∞ controller design is proposed in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Numerical examples are given to illustrate the effectiveness of and the benefit from the proposed method.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2015, 44, 2; 211-231
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Super-resolution reconstruction of face images based on pre-amplification non-negative restricted neighborhood embedding
Autorzy:
Yang, X.
Liu, D.
Zhou, D.
Fei, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201163.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
super-resolution
neighborhood embedding
nonnegative restriction
face reconstruction
superrozdzielczość
rozpoznawanie twarzy
rekonstrukcja twarzy
Opis:
The traditional super-resolution (SR) reconstruction algorithm based on neighborhood embedding preserves the local geometric structure of image block manifold to reconstruct high-resolution (HR) manifold. However, when the magnification is large, the low resolution (LR) image is seriously degraded and most of the information is lost after down-sampling. The neighborhood relation of the LR manifold can not reflect the inherent data structure. In order to solve the problem effectively, we propose a face image SR algorithm based on pre-amplification non-negative restricted neighborhood embedding. In the training phase, the LR image is pre-amplified so that there are more similar manifold structures between the HR and LR resolution images. The constraints of the reconstructed coefficients are loosened and the HR image blocks are iteratively updated to obtain the reconstructed weights. The experimental results show that the proposed method has a better reconstruction effect compared with some traditional learning algorithms.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 899-905
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies