未来测验新趋势——计算机自适应测验

介绍了计算机自适应测验（CAT）的基本原理及优越性,指出它可以解决传统的纸笔测验自身无法解决的弊端,能够快速准确地估计出被试的真实水平,极大激发被试的考试动机,真正实现因人施测.     

多步时滞随机系统的适应跟踪

研究了多步时滞随机系统基于ＥＬＳ算法的适应控制问题，建立了多步时滞系统的ＥＬＳ算法，并推得用该算法辨识系统参数的收敛速率。证明了闭环系统是全局稳定的，且对参考信号的跟踪达到最优。     

Efficient Translation of LTL to Büchi Automata

The construction of Büchi automata from linear temporal logic is a significant step in model check-ing. This paper presents a depth-first construction algorithm to obtain simple Büchi automata from linear-time temporal logic which significantly reduces the sizes of the state spaces. A form-filling algorithm was used to reduce the size of the generated automata and the algorithms were applied directly to state-based Büchi automata, without transformation into transition-based automata. A form-filling algorit...     

改进最小二乘算法在主汽温控制系统中的应用

为了解决串级控制结构对测量噪声和输出扰动等外扰的克服能力较弱,控制品质较差的问题,提出了改进最小二乘算法,结合最优自适应控制而形成了在线辨识控制算法,该方法为系统辨识带来了更大的精度,具有提升信号跟踪精度和节省控制能量的双重优势,同时能有效的克服外部扰动.通过与串级比例-积分-微分(PID)控制以及基于普通最小二乘算法的自适应控制的仿真实验比较,该方法在信号跟踪上具有较强的一致性,同时控制能量的消耗也减小了一个数量级,从而验证了该方法的强鲁棒性和控制的最优性.     

WAP接入服务器综合业务管理平台的设计实现

选择JAVA语言编程实现综合业务管理平台,采用面向组件技术和Avalon框架技术,基于WAP业务中产生的关系和需求,并针对目前分散的各自独立运行管理的WebServer网络结构,设计了一套实用、稳定、高效的综合业务管理平台.该平台在配置操作其他WebServer上的业务更具有方便性,便于统计、计费和集中管理.     

Real-time Adaptive Control for Nonlinear Stochastic Systems

Ｒｅａｌ┐ｔｉｍｅＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＳｙｓｔｅｍｓ＊ＬｕｏＧｕｉｍｉｎｇ（罗贵明）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎ...     

两步EFOP参数估计的递推算法

经验频域最优参数（EFOP）估计方法是基于时域估计和频域估计的一种系统辨识方法．其优点在于能够降低噪声影响，对小样本数据的随机系统具有较好的辨识效果．利用松弛算法而建立的两步EFOP方法，可适用于ARMA和Box-Jenkins等模型．文中对受干扰的随机系统，推导出两步EFOP方法的递推算法．对新的递推算法进行了仿真，并利用实验结果分析和验证了该算法的有效性．     

Identification and Structure Selection for Nonlinear Stochastic Systems

ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＳｔｒｕｃｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＳｙｓｔｅｍｓ＊ＬｕｏＧｕｉｍｉｎｇ（罗贵明）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒ...     

Reduction and Simplification of Explicit LTL Model Checking via an Abstraction Method

An abstraction method developed for the explicit linear temporal logic model checking was geared towards reducing the useless part of the state space during the abstraction period.This reduces the cost during the abstraction period relative to models requiring many useless states.A dining-philosophers example comparing this abstraction method with conventional methods indicates that a large proportion of the state space has been reduced by this abstraction method.Finally,the abstract method is shown to be correct and an analysis is given to show how such a large proportion of states can be reduced.     

有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法

为了辨识受有色噪声干扰的系统参数,提出一种递推算法。该算法由系统部分的参数估计和噪声部分的参数估计2部分组成。系统参数估计采用的是包含当前预报误差和之前估计误差的递推算法辨识。噪声部分参数则是采用扩展的最小二乘算法辨识。该文对新的递推算法进行了仿真,实验结果显示该算法能够降低噪声对参数估计的影响,减小估计误差,较精确地辨识出受有色噪声干扰系统的参数。