基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

2005年全球经济增长的几个不确定因素

2005年全球经济增长的不确定的因素有三个：美国财政“双赤字”；世界石油价格上涨；发达国家房地产市场的泡沫。     

应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。     

基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中，由于PI控制的滞后性，无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器一无刷直流电动机系统，提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法，通过对PWM发生器-无刷直流电动机系统动态行为的在线估计，建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab／Simulink环境建立了模型并进行了仿真，结果表明，较之PI控制器，神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。     

吉林省玉米单产的预测

在应用灰色ＧＭ（１．１）预测模型预测的基础上，又与马尔柯夫链结合构成灰色马尔柯夫链对吉林省玉米单产进行预测。结果表明：用灰色马尔柯夫链进行预测比灰色ＧＭ（１．１）模型预测的精度高、效果好，是一种理想的预测玉米单产的方法。同时用此方法对１９９２￣１９９５年吉林省玉米单产进行了预测。     

关于降低变压器损耗的几点探讨

本文详细论述了降低变压器运行损耗的原理和措施，导出了相关公式，并给出了一些降损节电的实例。     

我国工业重大灾害的Delphi预测方法及其应用──重大危险源辨识的德尔菲（Delphi）专家系统设计

文章针对我国工业企业重大灾害频繁发生的现实，运用Ｄｅｌｐｈｉ方法对人－机－环境系统中大量无法定量的危险源作出概率估算和危险度分级，为建立重大危险源辨识的定量与定性分析相结合的专家系统等做一些初步探讨。     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。