二阶动力学系统模型的跟踪设计

考虑了基于分散状态反馈控制律的二阶动力学系统输出渐近跟踪设计,该控制律包括被控对象状态和参考模型状态两部分。给出了问题解的存在条件:两个矩阵方程,其中一个为二阶Sylvester矩阵方程。给出了所有控制器增益阵的完全参数化表达式。归纳出了二阶动力学系统模型参考输出跟踪控制律的设计算法。该算法直接基于原系统的参数矩阵,无须对系统增广或变换,仅涉及自由参数的选取和一些简单的代数运算,便于工程应用。仿真结果说明所给出的算法是有效的。     

基于贝叶斯网络的停车行为分析

建立贝叶斯网络模型进行停车行为分析.应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析贝叶斯网络,应用联合树推理引擎推断在出行目的、停车费率等因素的影响下停车行为的变化.结果表明,贝叶斯网络能够直观表现决策行为与其影响因素之间的交互作用机理,并方便进行决策行为的敏感性分析,同时模型具有较高的精确度.可以为政府和规划部门深入了解居民的停车选择行为和停车决策机理提供依据.     

State feedback control of network-based systems with packet disordering

A new method that stabilizes network-based systems with both bounded delay and packet disordering is discussed under the state feedback controller. A novel model, fully describing the dynamic characteristic of network-based systems with packet disordering, is constructed. Different from the existing models of network-based systems, the number of delay items is time-varying in the model proposed. Further, this model is converted into a parameter-uncertain discrete-time system with time-varying delay item numbers in terms of matrix theory. Moreover, the less conservative stability condition is obtained by avoiding utilisation of Moon et al.’ inequality and bounding inequalities for quadratic functional terms. By solving a minization problem based on linear matrix inequalities, the state feedback controller is presented. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

对敌网络一体化防空体系的联合压制策略

为实现对敌网络一体化防空体系的有效压制,以“超网”理论为基础,分析并构设了“两层四链四网”的网络一体化防空体系结构模型;选取“作战环数”为作战体系效能评估指标,构建了火力打击及电子攻击条件下联合压制作战效能评估模型;通过仿真计算,得出在对敌网络一体化防空体系实施联合压制作战时,应采取“先实施战役性联合压制毁敌30%节点以达成破敌体系、后实施战术性联合压制全程扰敌以达成乱敌护航”,“战役性联合压制以火力打击手段毁敌为主、战术性联合压制以电子攻击手段扰敌为主”的行动策略。     

信息系统的混沌动力行为分析

应用动态系统理论构建了关于信息系统投资的动力模型，并通过大量的计算分析了其系统行为，结果显示企业对信息系统的投资行为会随着投资偏好的变化而出现混沌现象，系统存在混沌吸引子，具有蝴蝶效应，而且系统对行为因所属行业的不同而发生变化。     

一类动力系统的时滞脉冲控制

针对脉冲控制中,时滞在脉冲采样时刻客观存在这样一种现象,研究了一类动力系统的时滞脉冲控制问题。给出了在时滞脉冲控制下,这类动力系统的原点是全局渐近稳定的一个充分条件,该条件反映了系统参数,脉冲区间和延迟时间之间的相关关系。利用所得的结论,也实现了这类系统的时滞脉冲同步。最后,以典型的分段线性系统Chua电路和非线性的混沌Chen系统为例,分别通过数值仿真实验验证了理论结论的有效性。     

Study of optimal control problems for hybrid dynamical systems

1.INTRODUCTIONHybrid dynamical systems(HDS)include two dis-tinct types of systems,i.e.continuous variable dy-namical system(CVDS)and discrete event dynamicalsystem(DEDS),whichinteract witheach other.Butmost of the systemsinreality are not perfect continu-ous systems,and they consist of continuous subsys-tems and a set of discrete events,one of which canchange the continuous state.So we may investigatethis class of systems based ontheframework of HDS.Because of the extensiveness of H…     

A new neural network-based adaptive ILC for nonlinear discrete-time systems with dead zone scheme

By introducing a dead-zone scheme, a new neural network based adaptive iterative learning control (ILC) (NN-AILC) scheme is presented for nonlinear discrete-time systems, where the NN weights are time-varying. The most distinct contribution of the proposed NN-AILC is the relaxation of the identical conditions of initial state and reference trajectory, which are common requirements in traditional ILC problems. Convergence analysis indicates that the tracking error converges to a bounded ball, whose size is determined by the dead-zone nonlinearity. Computer simulations verify the theoretical results. This research is supported by General Program (60774022) and State Key Program (60834001) of National Natural Science Foundation of China, and Doctoral Foundation of Qingdao University of Science & Technology (0022324).     

基于动态补偿器的广义系统鲁棒H∞容错控制

针对执行器失效情形,基于动态补偿器考虑了一类不确定广义线性系统的鲁棒H∞容错控制问题.利用广义系统H∞理论,给出了该类系统的动态补偿器存在的充分条件以及动态补偿器增益阵的表达式.无论在正常工作状态还是在执行器失效,或者系统参数不确定的情况,此动态补偿器均可使闭环广义系统正则、无脉冲和稳定,并保持一定的H∞性能指标.数值例子验证了所提鲁棒H∞容错控制方法的有效性.     

复杂性管理与复杂性科学

管理模式面临复杂性的挑战，迫切需要其实现从简单性向复杂性转变。复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，把复杂性科学引入组织管理是组织管理适应当今时代经济和社会发展的需要，也是当代组织管理理论和实践自身发展的必然趋势。典型的复杂性管理模式有整体性管理公司，分形公司，浑序组织，知识创造公司。     

Neural network-based H∞ filtering for nonlinear systems with time-delays

A novel H∞ design methodology for a neural network-based nonlinear filtering scheme is addressed. Firstly, neural networks are employed to approximate the nonlinearities. Next, the nonlinear dynamic system is represented by the mode-dependent linear difference inclusion （LDI）. Finally, based on the LDI model, a neural network-based nonlinear filter （NNBNF） is developed to minimize the upper bound of H∞ gain index of the estimation error under some linear matrix inequality （LMI） constraints. Compared with the existing nonlinear filters, NNBNF is time-invariant and numerically tractable. The validity and applicability of the proposed approach are successfully demonstrated in an illustrative example.     

耐用品动态古诺模型的建立及分析

依据耐用品的市场容量随着时间发生变化的特点,对多个企业同时博弈的动态古诺模型进行修正,建立了适用于耐用品市场的动态古诺模型,并得到新的产量均衡解.通过与合作情形下的最优产量解的比较与分析,得到非合作情形下的产量均衡解和合作情形下的最优产量解都随着阶段数的增加而单调下降,并且前者依旧劣于后者等结论.     

金融复杂性

简要介绍复杂性研究的重要和复杂性研究中必须涉及的几个重要问题，系统分析产生金融复杂性的原因和现象，着重阐述了金融复杂性的研究思想和研究方法，提出解决金融复杂性的探索性思路；一方面从认识角度和组织角度来降低全球金融系统的复杂性，另一方面是改进研究方法和综合运用行为金融，计算金融以及其他技术方法。     

一类技术创新竞争扩散的微分动力学模型及应用

回顾了技术创新扩散的研究发展过程,针对以往竞争模型中没有考虑市场潜力是动态变化的缺陷,建立了动态潜力市场的技术创新竞争扩散的微分动力学三阶段模型,并利用微分动力系统理论对该模型进行了稳定性分析。利用两种创新技术采纳数和动态市场潜力对该模型进行模拟仿真,相比之前的扩散模型,发现该模型能较好地模拟实际市场扩散潜力是不断动态变化的客观现实。最后,利用该模型对两种创新技术采纳数和市场潜力进行了预测,取得了较为满意的结果。     

基于证据网络的装备体系贡献率评估方法研究

体系贡献率评估是装备体系发展规划中一项重要内容。针对装备体系贡献率评估中存在的体系结构复杂、评估信息不确定性强等特点,提出了基于证据网络的装备体系贡献率评估方法。该方法依据专家经验构建网络模型与置信规则库,在此基础上通过证据推理算法对不同装备体系的作战效能进行分析,进而实现装备体系贡献率的评估。最后,以外军典型联合登岛作战装备体系为例验证了所提出方法的可行性。该方法能够为装备体系需求论证、体系发展规划等国防军事领域重大决策提供支撑。     

基于多目标神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是男性恶性肿瘤中发病率最高的肿瘤之一.通过对前列腺癌的有效诊断,可以尽早治疗,降低前列腺癌的死亡率.针对前列腺癌早期筛查的准确度不足,病理检查给病人身体带来严重负担的现状,以及现有基于数据挖掘的癌症诊断方法只关注诊断结果准确性或者只关注可解释性的问题,本文提出一种基于多目标神经网络的诊断方法,通过特征选择提取对诊断结果最具有解释性的特征子集,以提高模型的可解释性和准确度;通过采用进化计算的方式进行神经网络的结构和权重学习,从而构建有效的能够充分体现临床信息与前列腺癌之间关联的多目标神经网络模型进行前列腺癌诊断;并通过Pareto优化方法对模型训练过程中的结构和参数进行优化,从而提供多个有效的诊断模型以满足医务工作者不同的决策偏好.     

关于"复杂性研究"和"复杂性科学"

赞成“复杂性研究”却不赞成“复杂性科学”。道理很简单：“复杂性研究”是可能的,“复杂性科学”是不可能的。科学仅限于研究实体、运动和关系,从未研究一种“属性”建立起一门科学来。譬如“美”是一种属性,人类研究“美”至少几千年了,但美学始终属于哲学而不是科学。我们不应当直接研究“复杂性”,而应当直接研究“复杂系统”,特别是某一类复杂系统。惟有“系统科学”是总的称谓,永久性的称谓。     

从复杂性哲学看规律的复杂性

以往人们常常将所有认识问题化归为规律问题，而对规律的理解又过于简单化，而从复杂性哲学的角度看，结论可能完全不同。     

复杂性科学中复杂性根源的研究

复杂性科学是近年来系统科学中的一朵灿烂的奇葩 .然而 ,诸如什么是复杂性根源的问题等一些基本命题仍有待解决 .事实上这些问题也阻碍着复杂性科学研究的发展 .本文在一般系统研究的范畴内 ,在原有一系列研究成果的基础上 ,探讨什么是复杂性根源的问题 .研究结果表明 :复杂性是由系统基层次之上的关系环引起和支配的 ,即系统基层次之上的关系环是复杂性的根源 .另一方面 ,2 0世纪 90年代在复杂性科学研究中异军突起的复杂适应性系统 (CAS)的发展已经在物理、化学和生物系统建模方面取得丰硕成果 ,并开始突破经济学中的某些议题 .不过 CAS概念在组织和管理领域的应用仍处于起步阶段 .照理 ,系统理论、数学和计算机科学的每一步成就都应当毫无例外地为管理科学所利用 ,组织的演化或重组最后当集中于开发内嵌优异软件包的适应性企业或事务模型之中 .文中对此表达了作者们的希冀 ,也是为了怀念许国志先生和继承许老的遗愿.     

一种新的复杂性科学期刊在美国创刊:Ecological Complexity (《生态复杂性》)

一种新的复杂性期刊在美国问世：《生态复杂性》(EcologicalComplexity)。现将其宗旨、编委介绍如下：