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离散时间系统自适应迭代学习控制的研究进展: 2015年; 离散自适应迭代学习控制是针对在有限时间区间上运行的不确定非线性离散时间系统提出的一类方法,可有效抵抗系统的不确定性,并放宽了传统迭代学习控制中要求相同初始条件和参考轨迹这两个关键假设。即可在随机初始条件下实现对迭代变化参考轨迹的几乎完全跟踪性能。本研究给出了迭代学习控制方法的分类,对其中的自适应迭代学习控制方法的设计思路和适用背景进行了阐述。重点综述了离散时间系统自适应迭代学习控制方法的发展过程,讨论了所提出离散时间自适应控制方法的特点和适用范围,提出了基于数据驱动的自适应迭代学习控制发展的必然趋势和有待于进一步研究的问题。; 池荣虎刘宇张瑞坤; 关键词：自适应迭代学习控制离散时间系统非线性不确定系统数据驱动控制

基于向量自回归模型的税务指标预测: 2011年; 资产负债率是检查企业财务状况的一个重要指标,它的预测是很多企业所关心的。由于影响资产负债率的因素很多,选取了4个影响资产负债率的线性主要因素。根据某公司两年的资产负债率数据,选择变量,建立向量自回归模型。对下一月份的资产负债率进行预测,取得了很好的结果,相对误差控制在1.5%以内。; 江莉张瑞坤; 关键词：向量自回归模型资产负债率

针式打印字体电离层垂测数据自动提取技术: 2024年; 对于针式打印字体电离层垂测数据扫描图片的像素偏低、字体不连通、文本行粘连无法检测等问题,提出了一种基于CRNN深度学习框架的数据自动提取技术,该技术主要包括图像预处理、文本检测、序列文本识别和识别结果版面处理4个模块。首先,对于3种不同行间距类型的针式打印字体垂测数据扫描图片采用图像模板匹配、降噪处理和倾斜矫正等方法进行图像预处理。然后对预处理后的图片利用投影法进行文本检测加以分割,其中投影分割检测算法中加入了垂直投影、水平投影和检测候选框修正功能,可有效处理粘连文本区域,提高检测精度。最后,考虑到图片数组长度不一,避免切分字符,所以将分割后的文本识别问题转化为序列学习问题,利用CRNN深度学习算法进行文本识别,再通过坐标融合算法,将识别结果保存成Excel标准化格式,从而实现数据自动提取保存。实验结果表明,本研究所提出的算法,文本检测召回率97.7%,文本识别综合评价指标F值就单个字符识别率97.49%,整组字符识别率94.78%,并与其他算法进行了比较,验证了其有效性,因此本文所提算法具有较高的实用性,能满足工程应用实际需求.; 苏桂昌张瑞坤刘祥鹏; 关键词：电离层文本检测文本识别

夏威夷群岛背风逆流区涡动能的年际变化及其机制诊断分析: 2023年; 夏威夷群岛以西背风逆流区流系复杂,是中尺度涡高发区,该海域中尺度涡活动对大尺度环流变化、海气交换以及海洋生物分布等具有重要意义。利用1993—2020年的再分析数据,研究了夏威夷群岛背风逆流区涡动能的年际变化特征及其机制。根据涡动能分布情况,将夏威夷群岛以西背风逆流区分为2个区域(离岛区域和近岛区域)开展研究,主要结论如下:(1)离岛和近岛区域涡动能均有显著的年际变化,近岛区域超前离岛区域涡动能变化。超前12个月时,与离岛涡动能相关系数最大为0.57。(2)涡动能的年际变化主要受正压不稳定、斜压不稳定、平流和风应力做功调控。涡动能收支诊断分析发现离岛区域涡动能的年际变化主要受斜压不稳定变化控制,近岛区域涡动能年际变化主要受风应力做功变化控制。(3)涡动能年际变化受大尺度年际信号调控。离岛区域涡动能年际变化与太平洋年代际振荡信号指数显著相关,超前太平洋年代际振荡信号指数10个月时相关系数最大为0.85。近岛区域涡动能年际变化超前太平洋年代际振荡信号指数2个月时,相关系数最大为0.40。; 孙秀雯南峰张瑞坤; 关键词：年际变化正压不稳定斜压不稳定

拟Bernstein基表示圆的渐开线的充要条件: 2009年; 讨论了用拟Bernstein基表示圆的渐开线的充要条件,利用这个充要条件可以得到用5阶拟Bernstein基表示的圆的渐开线的控制顶点。; 张瑞坤; 关键词：渐开线充要条件

基于元胞自动机的自动驾驶汽车在交通网络中的效能分析——MCM2017 C题简评: 2017年; 1 C题背景当代社会,道路交通问题已经成为一个不可忽视的社会问题,并变得越来越严重,如何解决这个问题已成为学者们关注的重点。随着汽车技术的发展,自动驾驶汽车系统已经成为当前研究的热点和未来汽车发展的重要趋势。在不增加车道或道路数量的前提下,学者们开始研究如何将自动驾驶汽车用于交通,以期改善日益严重的拥堵问题,并对其效能进行量化分析。; 张瑞坤牟丽君刘玉霜陈利利; 关键词：自动驾驶汽车交通网络元胞自动机交通问题汽车技术汽车发展

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张瑞坤