正态分布随机参数的一种估计方法

本文提出了一种最大似然估计方法,可对一般非线性模型中服从正态分布的随机参数的均值、协方差矩阵及其在各观测时刻的取值进行合理的估计。     

分数阶Relaxation-Oscillation方程的一种分数阶预估-校正方法

涉及松弛（Relaxation）和震动（0scmation）基本现象的过程是与物理密切相关；从数学观点来看。众所周知由时间分数阶导数a,0〈a≤1或1〈a≤2来控制的现象。被称之为分数阶松弛或分数阶震动现象．本考虑分数阶Relaxation-Oscillation方程．证明了分数阶Relaxation-Oscillation方程解的存在惟一性，并利用格林函数给出了它的解析解．我们提出一种计算有效的分数阶预估一校正方法，导出了其误差估计．最后给出数值例子．     

三次均匀B样条在工业机器人轨迹规划中的应用研究

工业机器人在加工不规则工件时用直线和圆弧轨迹逼近工件外形的方法不能满足加工要求。为了解决这一问题,研究三次均匀B样条曲线拟合方法在工业机器人轨迹规划算法中的应用,目的是使机器人末端以三次B样条的曲线轨迹通工件上各加工点。首先,分析三次均匀B样条曲线的特性,给出了三次均匀B样条曲线的表达式。然后,在增加曲线自由端点条件后、使用追赶算法快速反算出控制点;使用预估校正的方法对速度进行规划,使机器人末端速度以梯形加减速规律变化。最后,以国产某型号工业机器人为本体,对所提算法进行仿真验证,给出了该型机器人的关节连杆模型和D-H参数。仿真效果良好,证明该算法具有可行性。     

解广义混合似变分不等式的预测-校正迭代算法

研究了一类广义混合似变分不等式,应用辅助变分不等式的技巧,在非紧假设条件下,用新的迭代方法,提出了求解广义混合似变分不等式的预测 校正迭代算法,并讨论了由算法所生成迭代序列的收敛性.     

解非线性混合似变分不等式的预测-校正迭代算法

对映象引入了部分松驰η－强单调性概念，应用辅助变分不等式技巧，建议和分析了求解非线性混合似变分不等式的预测－校正迭代算法，算法的收敛证明仅需要映象的部分松驰η－强单调性，此性质比η－余强制性更弱，这些算法的收敛性结果 的且推广了文献中某些已知结果。     

四阶Adams-Bashforth组合公式的预估-校正方法的对比试验

本文研究了由4阶显式的Adams-Bashforth公式与同阶隐式的Adams-Moulton,Hamming和Gear公式组合构造了预估-校正方法,对它们进行了数值对比试验,获得了Adams-Bashforth-Hamming预估-校正方法比其它两种方法的计算结果稳定.     

容量制约下交通分配模型的组合同伦方法

针对带容量制约的交通分配模型进行分析变形,对简化后的模型提出了一种新方法:基于预估-校正的组合同伦方法,给出了算法的实现过程,分析了算法的收敛性,并通过实际交通分配的算例说明了算法的可行性,为解决带容量制约的交通分配模型提出了一个有效方法.     

带修正值的四阶Adams-Bashforth-Moulton 预测-校正算法

本文对四阶Adams-Bashforth-Moulton(ABM)预测-校正算法进行改进,获得了带修正值的四阶ABM预测-校正算法;通过数值算例运用MATLAB语言对它们的计算结果与精确解的误差进行比较。结果表明:带修正值的四阶ABM预测-校正算法的误差更小,有一定的应用价值。