基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰，研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法，利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离，推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数，有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比，提出的方法具有参数估计收敛速度快，辨识精度高，建模误差小等优势，验证了所提学习算法的有效性。     

动态神经网络的非线性系统鲁棒辨识和状态观测

针对多变量仿射非线性系统辨识和状态估计问题。采用动态神经网络作为辨识器和观测器,从而将系统辨识和状态观测设计过程合二为一,给出了辨识和状态估计的系统设计方法及具体设计步骤。在考虑建模误差项影响的情况下,采用基于Lyapunov理论的权调节律确保权值估计误差和状态观测误差的一致最终有界。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

仿真系统建模的相似性与复杂性

基于系统相似性，研究了仿真系统建模的相似性和复杂性的形成原理，系统建模中的相似性与复杂性，模型与原型系统的相似性与复杂性的分析方法。提出运用系统相似性及其变化产生复杂性，为多样性仿真系统建模及可行性分析，提供新的理论与方法。     

利用基序列逼近的一类非线性时变系统辨识的实用方法

提出了一种针对一类非线性时变系统（时变的Hammerstein级数）辨识的实用方法。为减少时变系统建模所需参数个数，利用已知基底列的线性组合来逼近系统的时变动态特性，并采用递推最小二乘来估计模型的参数，克服了以往基序列逼近用于时变系统辨识方法中离线最小二乘计算效率不高的缺陷，仿真结果表明，本文提供了的有经济有效地对一大类时变非线性系统进行较好的辨识。     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。     

组合预测模型在我国能源消费系统中的建构及应用

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性 .鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征 ,文章首先利用我国能源消费量的历史数据 ,分别采用灰色预测、神经网络及多元回归方法建立了我国能源消费系统的单项预测模型 .并对各单项模型的优缺点进行了比较分析 .其次 ,采用标准差法进行权重分配 ,建立了我国未来能源消费量的组合预测模型 .最后 ,应用该模型对我国未来 2 0年的能源消费量进行了预测 .结果表明 ,该模型可以作为我国未来能源消费量预测的有效工具 .     

基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂，难以建模，而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力，将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中，避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量，电池电压、电流密度为输出量，利用500组实验数据作为训练样本，采用改进型BP算法，建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明，方法可行，建立的模型精度较高，从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。     

考虑多种影响因素下的改进重装空投系统建模

针对当前重装空投数学模型与实际系统存在偏差的问题,放宽建模假设,提出了牵引伞力作用方向,建立了涵盖刚体货物、舱内地板角、牵引伞等影响因素的空投数学响应模型。针对建模过程的复杂性,改进了传统分离体法建模方法,简化了建模过程,提高了模型的扩展性。最后,通过与现有重装空投模型的理论分析与仿真对比,证明了该模型具有较小的建模误差,更贴近于实际重装空投系统。     

基于状态空间模型分解的分数阶系统辨识算法

给出了分数阶线性系统的一种有效辨识算法.该算法可以辨识出系统的模型参数,同时也可以对系统的阶次进行辨识.通过基底变换把分数阶系统的系统矩阵变换成对角阵,这就把原系统的输入、输出关系转化为若干简单的子系统的和,从而降低了辨识问题的复杂性.该算法还能容易地获得系统的输出误差对其模型参数及系统阶次的偏导数,从而可以选择利用梯度的优化算法,如梯度下降法和拟牛顿法等,进行系统辨识.最后给出了实例证明了算法的有效性.     

最小阶插值算法

讨论了在ｌ１系统辨识中，用插值方法构造一个最低阶ＦＩＲ系统作为系统名义模型的问题．本文首先提出了用线性规划检验先验假设和后验数据是否相容的判据，然后给出了基于线性规划的最小阶插值算法，最后估计了该算法的Ｗｏｒｓｔ－ｃａｓｅ误差，并证明了该算法的收敛性．本文所给结果是面向鲁棒控制的．     

A Measure of Learning Model Complexity by VC Dimension

1　IntroductionMeasure of model complexity is important for understanding how difficult a modelingproblem is and for optimizing model performance.Modeling,in all its varied forms,is theprocess of logical induction. A key question regarding induction can be stated as:whatmust one know a priori about an unknown functional dependency in order to estimate itonthe basis of observations?[1 ] . In the fields of engineering and computer science,thisquestion is known as the learning problem. Recently,…     

计量经济中一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

INFORMATION AND COMPLEXITY IN CONTROL SYSTEMS: A TUTORIAL

1 IntroductionPhysical systems differ greatly in their sizes, structtires, compositions and operations. Consequently, quatiflcation and comparison of system complexities at physical levels are far beyondthe domain of control systems and information science. Systems theory studies physical systems from a generic and information poillt of view: Systems are regarded as plats that processsignals and information, regardless the underlying physical realizations. This paper will explore complealty i…     

基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法

全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。     

OFDM系统中基于盲检测的低复杂度分块SLM算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中传统选择性映射(conventional selected mapping, CSLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了一种基于盲检测的低复杂度分块选择性映射(block selected mapping, BSLM)算法,发送端利用逆快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform,IFFT）性质仅需少量低维IFFT运算即可获得较多的备选序列,接收端采用低复杂度的盲检测方式。仿真分析了所提算法的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)、立方度量(cubic metric, CM)和误比特率(bit error rate, BER)性能。结果表明,所提算法不仅明显降低了计算复杂度,而且有效抑制了OFDM信号的PAPR和CM,获得与已知边带信息的CSLM算法相近的BER性能。     

空间晶体生长炉温度系统建模

简要介绍了空间晶体生长炉的结构和工作原理,根据热平衡原理建立了空间晶体生长炉的机理模型.参考机理模型确定模型结构后,用相关系数法与最小二乘法相结合的辨识方法对空间晶体生长炉进行了实验建模.最后,对所得实验模型进行了白性校验,验证了实验模型的有效性.     

A pair of coupling metrics for software networks

Complex networks are everywhere. A typical example is software network. How to measure and control coupling interactions of software components is a largely explored research problem in software network. In terms of graph theory and linear algebra, this paper investigates a pair of coupling metrics to evaluate coupling interactions between the classes of object-oriented systems. These metrics differ from the majority of existing metrics in three aspects: Taking into account the strength that one class depends on other ones, reflecting indirect coupling, and distinguishing various coupling interaction. An empirical comparison of the novel measures with one of the most widely used coupling metrics is described. Specifically, an experiment about the relationships of this pair metrics is conducted. The result shows that software complexity derived from coupling interaction could not be accurately reflected by one dimension of coupling metric for negative correlation.     

基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下，该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。