时变非线性系统直接自适应迭代学习控制

针对一类含有非周期时变参数化不确定性的非线性系统,设计了一种新的迭代神经网络估计器,解决了非周期时变不确定性带来的设计难题。用迭代神经网络直接对期望控制量进行整体逼近,利用Lyapunov稳定性理论和自适应迭代学习控制技术设计了控制器,并进行稳定性分析,证明了系统所有状态量有界,且输出量将收敛至期望轨迹的一个邻域内。仿真结果验证了控制器设计方案的正确性。     

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。     

基于径向基网络的前馈反馈自适应控制器

对于非线性被控对象，当存在未建模动态，参数摄动或对象动力学特性时变时难以实施有效的控制，为此，我们利用径向基函数神经网络，并将前馈和反馈控制方案相结合，提出一种鲁棒性强、实时性好、能控制非最小相位系统的神经网络前馈反馈自适应控制器。仿真结果表明了该方案的优良特性。     

非平稳随机信号的参数模型分析方法

非平稳随机信号的分析与处理是近年来新兴的重要领域。分别从自适应AR谱分析法、可化为平稳随机情况处理的非平稳随机信号的分析方法、时变参数模型法以及基于非参数模型分析的参数模型法等几个方面综述了非平稳随机信号参数模型分析方法的发展现状,评述了这一前沿领域的最新进展。最后指出了这一领域需进一步研究的有关问题。     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。     

一种非线性时变系统小波网络辨识算法

提出一种可对任意非线性时变系统进行辨识的新方法，即基于小波神经网络的带自校正移动窗的递推最小二乘算法，与现有的神经网络辨识算法不同，该算法是根据被估权值时变速度的快慢来自适应地调整移动窗的长度，以跟踪非线性时变系统的动态特性，文中推导了了算法，并将全局算法进一步推广成不含任何矩阵运算的局部算法以提高算法的实时性能，几个典型的系统辨识仿真实例显示出这种方法具有跟踪精度高和计算简便的良好性能。     

经济管理中一类时变分布参数系统模型妥的结构

本文基于文献「１」中关于时变双曲型发展方程的理论，针对经济管理中经常遇到的一类时变分布参数系统模型，证明了此类分布参数系统存在唯一的Ｙ－值解，并给出了用发展算子的卷积表示的系统的解，为把该系统化为相应的集中参数系统奠定了理论基础。     

快时变信道下基于深度学习的OFDM系统信道估计

针对快时变信道的非平稳特性会造成信道估计性能变差的问题，在基扩展模型下提出了一种基于深度学习的信道估计算法，并将其应用于正交频分复用(orthogonal frequecy division multiplexing, OFDM)系统中。首先，根据快时变信道矩阵的局部相关特性，构建时频特征提取网络，利用卷积结构提取快时变信道在时域和频域的相关特征，并嵌入到下一级网络中进行特征的融合。其次，利用门控循环网络捕捉信道在不同符号处的变化相关性，在快时变信道环境下实现更准确的信道估计。仿真结果表明，与其他快时变环境下的信道估计算法相比，算法的估计性能提升明显；同时，网络的轻量化结构使算法的复杂度最低下降20%。     

激光制导炸弹的神经网络鲁棒控制

针对激光制导炸弹滚转控制通道的时变特性，基于神经网络具有定性和定量多模态控制能力能够实现多个常规控制器的功能，融合炸弹投放过程中的多种工作状态参数信息，设计了非线性神经网络控制器，给出神经网络控制器与常规控制器的功能等价性分析。该控制器具有鲁棒性，能适应时变系统参数大范围的变化，而且方法简单，实现容易。利用该方法对某型激光制导航空炸弹进行仿真，并与炸弹的变结构控制器相比，从根本上解决了变结构控制器的抖振问题，结果表明，该神经网络控制器具有良好的控制性能。     

一种改进的多层递阶预报方法及其应用

本文在分析总结多层递阶预报方法优缺点的基础上，结合带来知时变参数的自适应预报方法，提出了一种新的时变参数系统预报方法－改进的多层递阶预报方法。     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。