异质多智能体系统在固定拓扑下的分组一致性

研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性.     

周期系数线性系统的稳定性

利用柯西矩阵的性质,讨论了周期系数线性矩阵的稳定性问题.将矩阵稳定的条件减弱为拟稳定,利用矩阵的不等式运算性质,得到了各种周期系统平凡解稳定的判据,所得结论,推广了现有文献的结论.最后,利用Matlab模拟仿真,验证了所得结果的可行性.     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

管理信息系统与决策支持系统的开发策略方法对比研究

通过讨论管理信息系统和决策支持系统在功能上的不同,研究了两者在建设开发的策略和方法上各自的特点。     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

内蒙古科技支持系统变动的时效性特征

智力支持系统能力水平决定区域性科技现代化程度。应用教育发展力指数、科技资源指数、科技贡献等指数和科技现代化模型对内蒙古科技系统进行地区间的比较与关联分析,该研究结果可以为我国其它区域和少数民族地区的科技进步和智力提升提供借鉴。     

客运专线CPⅢ控制网施工技术研究

为满足行车速度快、乘坐舒适度高的要求,客运专线列车在运营时对轨道的平直度提出了较高的要求。CPⅢ控制网是列车运营维护的基准,具有重要的作用。结合新建铁路长春至吉林城际客运专线,对CPⅢ控制网施工流程和测量方式进行了详细的分析。     

工程系统的复杂性特征研究初探

工程进入大尺度复杂系统时代,需要Ilities研究以应对其自身及环境的变化。Ili-ties主要起源于工程问题,在工程实践中发展成为多维度的衡量指标、构建方法和范式,成为工程系统功效、性能和架构目标的表征。Ilities反映了工程建构的系统性思维,研究它对我国工程建设具有实践和理论意义。     

中小城市道路交通规划：以山西省寿阳县为例

以山西省寿阳县为例,通过分析城市交通现状,提出应从完善配套政策,整合土地资源,优先发展公共交通等方面,进一步推进中小城市道路交通规划。     

Receding horizon H∞ control for discrete-time Markovian jump linear systems

Receding horizon H∞ control scheme which can deal with both the H∞ disturbance attenuation and mean square stability is proposed for a class of discrete-time Markovian jump linear systems when minimizing a given quadratic performance criteria. First, a control law is established for jump systems based on pontryagin’s minimum principle and it can be constructed through numerical solution of iterative equations. The aim of this control strategy is to obtain an optimal control which can minimize the cost function under the worst disturbance at every sampling time. Due to the difficulty of the assurance of stability, then the above mentioned approach is improved by determining terminal weighting matrix which satisfies cost monotonicity condition. The control move which is calculated by using this type of terminal weighting matrix as boundary condition naturally guarantees the mean square stability of the closed-loop system. A sufficient condition for the existence of the terminal weighting matrix is presented in linear matrix inequality (LMI) form which can be solved efficiently by available software toolbox. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.