动态Poisson模型及Bayes预测

给出了观测值服从ｐｏｉｓｓｏｎ分布的动态ｐｏｉｓｓｏｎ模型。通过假设自然参数与状态参数之间的线性关系ηｔ＝Ｆｔθｔ，并利用共轭分布给出了ｐｏｉｓｓｏｎ模型的参数的修正递推；利用模型及伽玛分布的标准常数给出了Ｂａｙｅｓ预测。     

螺旋桨特性四象限Chebyshev拟合式的建立与深潜艇直航全工况运动仿真的实现

具体给出了深潜艇螺旋桨四象限特性的Chebyshev多项式拟合表达式,并转换为普通多项式表达式。给出了螺旋桨四象限动态工作情况下的仿真模型。这使明确表达深潜艇推进电机负载的静、动态特性成为可能。据此建立了适用于四象限动态工况的深潜艇推进模型。运用以上结果对深潜艇进行了多方面的仿真,仿真结果与实艇试验数据有很好的一致性,证明了以上结果在用于四象限动态工况研究和仿真时的正确性和有效性。     

基于C—D函数的变系数Leontief模型

本文将Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ函数应用于Ｌｅｏｎｔｉｅｆ模型中消耗系数ａｉｊ（ｔ）和资本系数ｂｉｊ（ｔ）的确定，给出了一种新的时变结构系数动态Ｌｅｏｎｔｉｅｆ模型的建模方法。     

螺旋浆特性四象限Chebyshev拟合式的建立与深潜艇直航全工况运动仿真的实现

具体给出了深潜艇螺旋浆四象限特性的Chebyshev多项式拟合表达式，并转换为普通多项式表达式，给出了螺旋浆四象限动态工作情况下的仿真模型，这使明确表达深潜艇推进电机负载的静，动态特性成为可能，据此建立了适用于四象限动态工况的深潜艇推进模型。运用以上结果对深潜艇进行了多方面的仿真，仿真结果与实艇试验数据有很好的一致性，证明了以上结果在用于四象限动态工况和领导具时的正确性和有效性。     

基于代数神经网络的分圆多项式判定及学习算法

首先对MP神经元进行推广 ,给出了一元多项式代数神经元、一元多项式代数神经网络 ,设计出一类用于一元多项式二元运算的神经元模型 ,它是单输入单输出的 3层多项式神经网络 ,给出了两种用于判定一多项式为分圆多项式的神经网络模型及学习算法 ,把判定一多项式为分圆多项式转化成线性方程组求解问题 ,通过算例说明了该方法的有效性。     

控制理论在最优广告策略上的应用（Ⅱ）

本文考虑的是一个企业如何通过控制广告费用，以使企业的净收入最大的问题．本文以ｔ时刻的广告费用作为控制变且，以ｔ时刻的商誉值作为状态变量，建立了系统的动态模型，给出了目标泛函Ｊ．在求解最优控制的过程中，利用了最小二乘法进行函数拟合；利用黄金分割法求解衰减系数δ，在此基础上，利用极大值原理求出了最优控制，并给出了一具体应用实例．     

武器装备研制费用分布理论模型研究

本文首先探讨了单、双重威布尔分布函数用于建立武器装备研制费用分布的理论模型的拟合方式，并在此基础上对同样的问题引入最小二乘多项式拟合的方式。文中还讨论了模型的适用性并给出了具体的应用实例。     

离散时间分布参数系统的模型逼近预测控制

提出了离散时间分布参数系统的一种预测控制方法。该方法采用广义正交多项式对分布参数系统的模型进行逼近,将离散时间分布参数系统的预测控制问题转化为集中参数系统的预测控制问题,运用模型算法控制方法对集中参数系统进行预测控制,求出控制律,经反演变换得出分布参数系统的预测控制。给出了该方法的具体步骤,仿真示例表明了方法的有效性。     

控制理论在最优产品库存上的应用

本文考虑的是具有独立经营权、生产单一产品的工厂，如何通过选择一个适当的生产率来控制产品的库存，以使企业的效益最佳的问题。本文利用现代控制理论，以ｔ时刻的生产作为控制变量，以ｔ时刻的库存量作为状态变量，建立了系统的动态模型，给出了目标泛函Ｊ，并利用极大值原理求出最优控制。     

θ法应用于原油蒸馏过程模型计算

选择了θ圆整归一方法应用于原油蒸馏过程稳态模型的计算.实验证明这种方法的应用提高了模型计算中迭代速度,可以达到加速收敛的效果,这种归一圆整的方法完全可以适应原油蒸馏常压塔具有多股进料、多股汽液侧线采出的特点.并可望应用于原油蒸馏过程动态模型的计算.本文给出了应用于不同平台的仿真结果.     

带有惩罚项的多项式样条函数利率期限结构模型实证比较

针对多项式样条函数利率期限结构模型在曲线近端存在过度拟合的问题,首先提出了带惩罚项的自适应半参数回归方法来确定拟合函数的未知参数,同时应用广义交叉验证法确定正则化参数,并利用遗传算法求解惩罚因子的最优值.其次与多项式样条函数利率期限结构模型进行了实证比较.结果表明:所给模型能够提高曲线拟合的平滑度, 但可能降低曲线的拟合精度.     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。     

经济发展与外资产业配置结构

首先假定受资国在其经济发展的第 t期的投入产出关系相对确定的条件下 ,建立了 t+1时期的外资产业配置结构的标准线性规划模型 ;继而 ,模型技术参数被随机化 ,这必然会导致 t+1的约束条件遭到破坏 ,进而研究了 t+2 时期的补偿问题 ,建立了更为贴近现实的两阶段随机线性规划模型 .最后 ,给出了模型的政策分析结论     

对具有生命性质变化过程模型研究及其在油田预报中应用

在实际应用中，存在着一类具有“生命性质”的变化过程。所谓“生命性质”是指过程随着时间的变化要经历四个阶段，即：Ⅰ兴起阶段；Ⅱ上升阶段；Ⅲ稳定阶段；Ⅳ衰减阶段。油气田的开发过程就属于这一类现象，文献[1]中的“生命旋回”模型曾用于研究这类问题，但过于理想化。对于变化复杂的具有“生命性质”的变化过程的拟合和预测，本文给出了一种新的统计模型，并给出了用规划的思想确定参数的方法，经过辽河油田的验证是较为理想的，对油田开发规划中预测起重大作用。     

受限p-中心的并行迭代算法

提出了受限 p-中心的多项式时间并行迭代算法 ,分析了这些算法的计算复杂性 .计算实例表明所提出的算法简洁有效 .本文的算法还可以对其它关于受限 p-中心及 p-中心的启发式算法和近似算法进行补充 ,以此为基础容易获得相应的 Tabu Search算法和遗传算法 .     

生物种群Logistic扩展模型灰色增量生成参数辨识方法及应用

提出 Logistic扩展模型 LM(n,1 )的一般形式 ,将内禀增长率 r扩展为具有复合振动特征的时变参数项 ,相应参数的生物、生态学意义明确 .基于灰色 GM (n,1 )微分动态建模原理 ,按离散数据序列特点 ,探索出灰色高阶增量动态 GMS(n,1 )建模原理与方法 ,为 LM (n,1 )模型及若干生长曲线模拟提供了有效、规范的参数辨识方法 .GMS(n,1 )模型的信息包容量丰富 ,适用范围广 .实际模拟结果表明精度极高     

助餐机器人轨迹规划研究

在真人使用一种助餐机器人样机进餐时餐勺位姿参数变化的基础上,用三次样条插值和三次多项式插值对机器人助餐全过程进行了轨迹规划。仿真证明规划的关节曲线光滑连续,保证机器人末端餐勺运动平稳、人性化,为机器人控制系统研究打下一定基础。     

信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习

针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。     

模糊回归参数估计方法及应用于景气对策信号分析

模糊回归采用样本模糊数 (Xi,Yi)来对模糊回归参数进行估计 ,其中 Yi为观测模糊数 .本文认为一般模糊参数 A的估计方式不能真实地表达出样本所蕴含的信息 ,因而另行设立了一套模糊参数估计方法 ,此法对样本的解释方式将更为合理 ,且估计的过程也比线性规划简便 .本文还举出了该方法应用于景气对策信号分析的一个实例.