基于动态设计变量优化算法的非线性模型参数估计

为消除在传统非线性模型参数估计中由于线性化引起的模型误差,提出了一种基于动态设计变量优化的非线性模型参数估计算法·该算法以每个待估计的参数为设计变量,以与设计变量相关的误差函数为目标函数,并将参数约束条件构造在目标函数中,建立参数估计的最优化问题·针对圆形轨道倒立摆动力学模型进行参数估计,证明该算法具有很高的计算精度和较快的收敛速度,是解决非线性模型参数估计的有效方法之一·     

IIRCT下瑞利分布参数多变点的贝叶斯估计

利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.     

带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计

利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计问题.通过添加缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的完全数据似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.     

基于蚁群算法的GM(1,1)幂模型参数优化

为了提高GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数和偏差平方和误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量以及初值的函数,通过蚁群算法进行参数辨识.根据两类误差函数最小化原则得到两组参数估计值,再利用这两组参数估计值的凸组合优化模型的参数,通过最大相对误差最小化确定凸组合权系数.实例表明,基于蚁群算法和参数估计凸组合优化改进的GM(1,1)幂模型,其建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明该优化方法是有效的和可行的.     

齐次随机场相关函数非参数估计的某些强收敛性

在线性与非线性回归模型中 ,对随机变量间相关函数的非参数估计的收敛性问题做了一些探讨 ,特别讨论了随机场相关函数非参数估计的强收敛的情况     

竞争失效产品加速寿命试验的广义线性模型分析

本文利用广义线性模型方法研究了竞争失效产品恒定应力加速寿命试验的统计分析，其联系函数由产品各失效机理的加速方程组成，这样利用广义线性模型软件可得到参数估计，在计算上简便可行，同时我们还得到加速方程系数ｂ１．．．ｂｍ相等的检验方法。     

截断删失数据下瑞利分布多变点模型的贝叶斯估计

为研究截断删失数据下瑞利分布多变点模型的参数估计问题,利用MCMC方法,通过筛选法添加部分缺损的寿命变量数据,得到了相对简单的似然函数.在获得变点位置和其它参数的满条件分布后,利用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.按照MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高.     

转换函数未知时转换模型的变量选择

作者研究了转换函数未知时转换模型的变量选择.较经典的Box-Cox转换模型,作者提出的模型不限制转换函数的形式,并且允许非正态的误差分布.作者先由估计方程得到转换函数的估计,然后用SCAD判罚方法同时进行变量选择和参数估计.数值模拟结果证明本文方法是有效的.     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

部分线性模型M估计的弱收敛性

为得到部分线性模型中未知函数和未知系数的稳健估计,讨论了部分线性模型的M估计,用局部线性方法给出常系数的初估计,再用平均方法给出常系数的M估计,用两步方法给出函数系数的M估计,并进一步证明了未知函数和参数估计的弱一致性。     

生物滤池废水处理过程的数学模拟

建立一个生物滤池的多组分、多物种综合动态模型.该模型能动态描述进水及反冲洗过程对生物滤池状态和处理效果的影响.模型主体由4个子模型组成,即组分的反应动力学模型、传质扩散模型、滤池过滤模型和反冲洗模型.将4个子模型合理耦合,即可对生物滤池净化过程进行数学模拟.     

几个水稻品种群体茎数灰色预测模型

根据水稻群体茎数变化规律,本文提出了茎数变化的数学模型,并且将参数灰化,建立了灰色模型,提高了预测精度。本文还建立了4类品种的参数与气象条件、管理条件的相互关系子模型。     

CORBA对分布式管理体系结构的支持

CORBA的目标是用单一的体系结构来满足对分布式系统研制、应用和管理的需要,这意味着它能够使用相同的方法支持管理应用程序和其他应用程序开发。从管理体系结构的信息、通信、组织和功能4个子模型的角度对CORBA作为分布式管理体系结构进行了探讨和分析。     

配送中心一体化决策优化模型与算法

为实现配送中心运作决策一体化，构建多物品两级库存和运输决策优化模型．根据分解一迭代和两阶段逐步优化两种不同的分析思路，分别对原模型进行转化，使转化后的各子模型能用目前较成熟的算法来求解．最后提出两种分析思路下的主算法设计方法，将求解各子模型的成熟算法纳入到各自的主算法框架中，从而形成求解原问题的两个不同的完整算法．     

聚类加权PSO-LSSVR的模拟电路性能在线评价策略

针对模拟电路性能在线评价中现场数据采集不可避免产生错值和干扰的问题,运用模糊C-均值聚类（FCM）方法,根据数据特征将电路模型分为多个子模型,同时对子模型样本进行加权;利用标准支持向量机（LSSVR）,结合粒子群算法（PSO）对于参数优化的优越性,实现对于错值、干扰参数的有效抑制.考虑到传统的离线评价策略在训练样本组发生变化时,存在模型不能适时调整等问题,引入增减交互更新设计,实现模型的快速在线更新.实验以高效模拟电路实验为依托,采用近两年内由精密仪器设备测评所得的传统的OTL放大电路的八项技术指标构建训练集,建立PSO-LSS-VR的组合模型进行在线评价.结果表明：该方法能有效处理错值和干扰所带来的回归偏差,性能优于传统LSSVR法、ε-SVR法,评价精度与精密仪器性能评价精度近乎相同,同时具有运算速度优的优势.仿真实验进一步验证了模拟电路性能评价方法PSO-LSSVR的有效性.     

高精度氢氮比控制系统

本文给出氢氮化系统动态数学模型,构造带中间部分状态的最佳线性预估算法,采用在线递推估计技术确定模型参数,设计适合大时间滞后系统控制的极点配置算法,以微型计算为控制单元,实现氢氮比系统控制.试验和运行结果表明,该系统的控制效果优于国内外同类系统.     

一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法

针对单一高斯过程在化工过程软测量建模中存在估计精度不高的问题,利用Bagging和高斯过程回归算法,提出一种基于Bagging算法的集成高斯过程软测量建模方法.该算法使用Bagging技术从训练样本集中选取若干子训练样本集,利用该若干子集形成多个高斯过程模型,并通过加权组合方式进行集成,得到最终的模型输出.将该方法应用...     

高炉透气性指数智能预测模型

高炉透气性指数是生产中最重要的监控参量之一,对透气性指数未来趋势的把握,于高炉操作者而言至关重要.通过支持向量机结合小波分析建立一个高炉透气性指数的预测模型,将历史四点透气性指数通过7层小波分解.使其波动范围变窄,结合相关的操作参数针对分解后的8个小波分量通过支持向量机建立8个预测子模型,最后通过预测分量的重构得到预测值.模型四点预测误差较小,并能满足高炉短期调节时限的要求.     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。     

组态式牵引电动机故障诊断模型

摘要： 针对电动机典型的故障诊断模型网络结构复杂、训练困难等问题,提出一种组态式牵引电动机故障诊断模型.该模型由多个多输入单输出的子径向基函数神经网络构成,每个子模型识别一种故障特征.根据系统需要将多个子模型任意组合,用来识别类型繁多的电动机故障.利用特征提取后的样本数据对该模型进行训练,并通过测试样本验证了故障诊断模型的有效性.结果表明,采用组态式牵引电动机故障诊断模型,一个子模型仅识别一种牵引电动机故障状态,结构简单,模型训练难度小,提高了模型的故障识别能力以及应用的灵活性,为牵引电动机故障诊断提供了一条新思路.