多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

三进小波尺度函数序列的特性及构造

为了克服二进小波的缺陷和拓宽小波的应用 ,研究了M进小波的多分辨分析和正交性条件 ,给出了一种构造正交三进小波尺度函数对应的滤波器系数的新方法 ,得出了M进小波尺度传递函数对应的有限冲激响应系数最少为MN(N为小波函数的消失矩或阶数 )个的结论 ,并指出了它在图像压缩中具有的潜在优势     

用于函数逼近的小波网络

在小波分析的基础上 ,结合神经网络构造了一种新的小波级数形式的小波网络 ,并利用非线性规划中的变尺度法对网络权值进行训练。对一类非线性函数和混沌时间序列进行了仿真研究 ,并与文献 [7]的小波网络进行了仿真比较。结果表明 ,这种新的小波网络具有良好的函数逼近能力 ,收敛速度快且逼近精度高。     

基于双正交小波混合核KPCA-SVM财务危机预警研究

目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线性信号处理方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明其满足正定核的容许性条件,在此基础上,构造了新的双正交小波混合核函数。提出了基于双正交小波混合核函数的KPCA-SVM财务危机预警模型,并以我国证券市场上市公司为对象进行实证研究。结果表明,所构造的双正交小波混合核函数能够有效改进KPCA的特征提取性能并提高SVM模型的预测精度,显著改善了财务危机预警精度。     

弹性地基梁小波有限元分析

为了提高有限元法对弹性地基梁的变形和固有振动的分析精度,将小波分析的“多分辨”分析思想引入传统有限元法。利用Daubechies小波尺度函数作为单元插值函数,构造了用于弹性地基梁弯曲变形和自振固有频率分析的小波单元,给出了单元矩阵的计算方法。经编制程序,对典型算例计算表明,在总自由度数相当条件下,该单元分析精度高于传统三次弹性地基梁单元,特别是在低阶固有频率的分析中具有更明显的优势。     

新型小波支持向量机在波动率预测中的实证研究

运用支持向量机进行广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测所面临的一个主要问题就是普通核函数难以准确捕捉股指波动率的聚集特征.然而小波函数却具备以任意时间粒度在任意位置刻画任一时间序列的能力.因此,本文基于小波分析与核函数理论,构造了一个满足mercer条件的多尺度小波核来解决这一问题.通过真实股指数据分析,小波支持向量机在波动率预测中的有效性获得了证实.     

正交小波网络及其在经济预测中的应用

依据多分辨分析和正交小波分解理论,建立由正交小波函数和正交尺度函数共同作为神经网络的激励函数的正交小波网络,并充分利用二者互补的特性,给出正交小波网络的分层、递阶学习算法,这使得正交小波网络在逼近函数的过程中不存在局部最小的问题,而且可以建立网络结构与逼近精度之间的明确关系;建立了我国人口预测的正交小波网络模型并验证了模型的实际有效性.     

基于小波变换和ANFIS模型的不规则海浪组合预报

利用小波变换对不规则海浪进行多尺度一维小波分解与重构,得到相对简单、规则的准周期分量信号,然后建立了各信号的多输入、单输出自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预报模型,最后对预报结果进行集成。基于Matlab语言的仿真结果表明,该方法不仅降低了预报的难度,而且具有较高的预报精确度。此方法亦可用于船舶横摇、纵摇、艏摇运动的预报。     

基于B样条小波有限元IMU结构的模态分析

给出了一种惯性测量单元(IMU)系统结构,建立了整个模型B样条小波有限元模型;研究了一类新的有限元空间,它以B样条小波函数作为有限等参元的形状函数;建立了IMU模型的B样条小波有限元序列,利用B样条小波函数的变尺度特性在不改变网格的剖分下提高分辨率,因此在处理局部应力集中,曲率分布突变边界等应用中具有一定的优势,其结果更接近于实际;最后对系统模型进行了仿真,给出了各个阶次模态值,通过与传统有限元比较发现,小波有限元具有收敛性好、求解迅速和网格划分灵活等优点。     

一种非正交复小波核函数及其非线性参数辨识应用

指出了非线性动态信号参数辨识的重要性;分析了目前采用的方法的不足;对非正交复Morlet小波满足Mercy条件和再生性的命题作了证明;用复Morlet小波构建出一种核函数,与主分量分析方法相结合,对非线性动态信号进行参数辨识和预测;仿真结果验证了该方法的正确性和有效性,表明该方法具有较好的理论价值和实用价值。     

正交对称多小波构造及其图像压缩仿真研究

将参数化方法与遗传算法结合,设计出一种构造正交对称多小波的新方法。使用该方法,得到了具有任意消失矩的最优时频分辨率正交对称多小波,克服了前人的最优时频分辨率多小波仅具有二阶消失矩的不足。同时还给出了一系列在时频分辨率、正则指数等性质上都较前人更优的多小波。仿真实验表明,构造的部分多小波在纹理图像的压缩实验中,结果好于目前公认较好的多小波,在一定压缩比下还优于最好的单小波。     

用迭加法分析非线性网络的稳定性Z

非线性网络N建立周期振荡的充分必要条件是存在一个满足功率平衡P=0,Q=0的等效模型,这个模型是无限多个线性微变模型N     

多输入多输出模糊逻辑控制器的设计

首先提出一种适合于多输入输出(multi-input-mult-output,MIMO)系统的新型模糊逻辑控制器。该控制器由若干多输入单输出模糊控制器(multi-input-single-mult-output fuzzy logic controller,MISOFLC)构成。每个MISOFLC由许多单输入单输出模糊控制轟(single-input-single-output fuzzy logic controller,SISOFLC)组成。该控制器采用互补型隶属函数,具有一组零控制面,只要使量化因子满足一定的条件,控制系统就是渐近稳定的。最后将上述控制器用于二节机械手中进行仿真实验,验证了上述算法的可行性和有效性。     

网格环境下基于HLA的自适应仿真研究

在面向服务的网格环境下进行基于HLA的分布仿真时,网格环境的变化会使模型服务无法完成联邦成员对象实例的访问,从而导仿真运行终止,故必须在仿真中引入很强的容错机制,使仿真能自适应地运行.为满足网格环境下分布仿真运行的这些要求,先将模型设计成具有自适应能力的网格服务,再对运行支撑的本地组件(LRC)和核心组件(CRC)作服务化的改造,在这两组件间建立了两条基于Http协议的链接.通过为HLA增加几个模型管理接口,在LRC和CRC以及自适应模型服务三者之间实现了信息的互通,这使得模型服务的自适应能力被提升为仿真运行的自适应能力.实验表明,在网格环境下进行的自适应仿真具有了容错能力.     

c个修理工同步多重休假的k/n(G)表决可修系统

本文首次将"多个修理工同步多重休假"规则引入到c个修理工的k/n(G)表决可修系统中,在假设部件的工作寿命、故障后的修理时间和修理工的休假时间 分别服从参数λ(>0)、μ(>0)和θ(>0)的负指数分布下,利用拟生灭过程 和矩阵几何解方法,讨论了在稳态下系统处于各状态的概率分布,以及一些刻画系统性能的可靠性指标 和排队指标,如系统的稳态可用度、稳态故障频度和故障部件的等待修理时间等,并且讨论了四种特殊情况: 1) c=1,θ→+∞; 2) c=1,k=1,θ→+∞; 3) c=1,k=n,θ→+∞; 4) c=1,k=n-1,θ→+∞.最后给出了在c=2,n=6,k=3,λ=1/10,μ=1/5,θ=1/2的数值计算例子.     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

具有受限转移率的跳变系统L2-L∞模糊控制

讨论了一类含不确定转移率的非线性Markov跳变系统的L2-L∞模糊控制问题。系统模态间转移概率所包含的不确定性是未知且有界的。通过Takagi Sugeno模型模糊建模，获取了整个闭环模糊动态方程。基于L2-L∞模糊控制理论，提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出L2-L∞特性的模态依赖的模糊控制器存在条件。利用构造的Lyapunov Krasovskii函数，结合线性矩阵不等式技术，给出了鲁棒L2-L∞模糊控制器的设计方法，并将其设计转化为一个优化问题。仿真示例说明了设计方法的有效性。     

基于证据折扣优化的冲突证据组合方法

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,出现冲突的证据组合,这一直是D-S理论研究的热点.现有改进的组合规则大部分不满足结合律原则,导致不同的组合顺序会得到不同的组合结果.针对这一问题,给出了一种新的满足结合律原则的证据组合推理规则.首先建立了基于Ign(·)函数极小化的证据折扣优化模型,然后利用最优折扣对证据进行修正,得到证据修正模型,最后利用新的证据合成规则对修正后的证据进行组合.算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到明显改进.     

基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法

为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难,利用系统的部分已知信息构造正交基函数,并将其引入到传统脉冲响应建模中,提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波,使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性,但也使滤波后的数据不再满足时移特性,因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理,给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例,结果表明,给出的方法具有优良的性能,完全能够满足系统建模要求。     

A Decision Support Model and Procedure for Selecting Interrelated R&D Projects

A decision support model with stochastic multiobjective functins and constraintsand its solution provedure are presented for selecting RD projects,in which the uncertaintyof project evaluation and selection,the interactions of technique,resource and benefit amongprojects,and the experience,knoeledge and preference of RD managers are considered .Thestatistical results of stochastic factors representing the benefit contributions and the theree kinds