基于子系统重构的鲁棒滤波算法及其应用

复杂环境下航天器姿态确定系统存在系统参数不确定性,并且可能存在观测数据的间断丢失情况.对此,本文研究了一种新的鲁棒滤波算法.该算法采用线性预测子系统重构补偿丢失的观测信号,并利用其参与到测量更新阶段,采用极小极大理论推导出具有观测数据丢失的不确定性系统的鲁棒状态估计的递推形式.将该方法用于复杂环境下的航天器姿态确定系统中,通过仿真验证了算法的有效性.     

基于基2-FFT的伪码快速捕获实现新算法

讨论了基于基2-FFT的伪码快速捕获方法,论述了其中常见的数据内插处理算法并提出Sinc数据内插新方法。Sinc数据内插算法采用Sinc内插滤波器来实现数据的精确内插,以满足基2-FFT的数据点数需要。仿真表明,采用Sinc数据内插方法实现的基2-FFT伪码快速捕获系统,其捕获性能优于传统的补零法和线性内插法。Sinc内插算法更适合在低信噪比下工作和对捕获时间有严格要求的系统。     

基于GTD的进近着陆系统多径效应仿真

针对进近着陆系统对于环境的影响十分敏感的问题，采用几何绕射理论（GTD）仿真分析了进近着陆系统的多径效应，给出了跑道旁边的机棚造成多径问题的仿真结果，从而为评估环境对着陆系统的影响提供了一种有效的技术途径。     

神经网络与专家系统

本文通过对专家系统与神经网络各自特点的考察，探讨了将两者结合起来并保留各自优点的可行途径，进一步指出了有待解决的问题。同时通过对电力系统中ＮＮ应用状况的回顾，展望了这一技术在电力系统中的应用前景。     

零售大数据与商业智能系统的设计、实现与应用

应用商业智能系统已经成为零售企业解决复杂问题、提高经营管理效率的重要手段.本文根据当前零售行业的发展趋势和管理需求,立足我国先进零售信息化服务商建立的信息平台基础,设计出一种基于大数据技术、适用于跨区域多业态的零售行业大数据及商业智能系统框架体系——HDBI系统,能够与其他二十余套零售信息管理系统进行对接,实现数据和业务功能的交互.同时探讨了该系统的架构设计和关键技术与方法.通过商业应用实践,论证了该系统的有效性和先进性.     

Statistical Identification of Important Nodes in Biological Systems

Biological systems can be modeled and described by biological networks. Biological networks are typical complex networks with widely real-world applications. Many problems arising in biological systems can be boiled down to the identification of important nodes. For example, biomedical researchers frequently need to identify important genes that potentially leaded to disease phenotypes in animal and explore crucial genes that were responsible for stress responsiveness in plants. To facilitate the identification of important nodes in biological systems, one needs to know network structures or behavioral data of nodes(such as gene expression data). If network topology was known, various centrality measures can be developed to solve the problem; while if only behavioral data of nodes were given, some sophisticated statistical methods can be employed. This paper reviewed some of the recent works on statistical identification of important nodes in biological systems from three aspects, that is,1) in general complex networks based on complex networks theory and epidemic dynamic models; 2)in biological networks based on network motifs; and 3) in plants based on RNA-seq data. The identification of important nodes in a complex system can be seen as a mapping from the system to the ranking score vector of nodes, such mapping is not necessarily with explicit form. The three aspects reflected three typical approaches on ranking nodes in biological systems and can be integrated into one general framework. This paper also proposed some challenges and future works on the related topics. The associated investigations have potential real-world applications in the control of biological systems, network medicine and new variety cultivation of crops.     

Analysis and Study of Parallel Processing Mode inVLDB Decision Support System

1.PROBLEMSOFMISANDDSSMISprovidesallthebasicinformationindatabaseandcanderivelogicalinformationofdifferentapplicationfromacertainorganization.Afterseveralinteractiondesign,thedatabasesystemcanapproachperfectly.ThisisthecurrentconditionofmostMISdesigninChina.However,withthedevelopmentofMIS,ithasbeenrealizedthatthemorecomprehensiveandwide-rangeinformation,thelongertheresponsetimeofMISsystemworkingmeclianism,andthedatabasefilesofsuchaMISexceed4oorv5oo,whichisavery-largescalesystem.Th…     

考虑随机权重阈值的多态k/N系统任务可用度建模与优化

在权重阈值随机变化的条件下,现有多态系统可用度建模在实际工程应用中具有局限性.本文引入数量阈值并考虑权重阈值随机性,分析多态k/N系统中部件数量和权重不能彼此映射的问题,提出新的随机联合运算符结合通用生成函数的方法,建立系统任务可用度评价模型.本方法适用于权重阈值服从连续型随机分布的情形,优于传统递归算法.然后,分别构建系统可用性约束或成本约束下的系统优化模型,通过遗传算法编程,求解部件各状态的最优概率及权重.最后,以船舶运输系统为例阐述数量阈值对系统可用度的影响,并给出随机权重阈值下多态系统的设计优化结果.研究成果可为系统工程师开展可靠性设计和改进提供方法依据.     

基于地物提取场景建模的热红外遥感成像仿真

热红外遥感成像仿真针对现有的方法地表场景建模工作量大,难以用于仿真大场景、复杂地表覆盖条件下的热红外遥感成像,采用对地面场景可见光或高光谱图像进行地物提取并红外建模的方法,来获得其热红外仿真,在此基础上建立大气作用仿真及传感器系统仿真,得到机载热红外遥感成像仿真系统,提供了一种高效实用的复杂地面场景热红外遥感成像仿真方法,可实现对多信源数据的仿真补充。     

复杂系统的变结构分析

传统的变结构研究方法都是建立在模型基础上的,变结构分析主要集中在系统运动模型中参数的变化或变量的增减问题上。这种传统的分析方法只限于人们对未知系统的模型结构有一个大致的了解,在一 旬先验假设的条件下才能进行。但是在系统建模之前,人们很难预先知道系统的运行的模型形式。对复杂系统而言,传统的变结构分析方法就难以秦效。特别地,对非线性向量时间序列系统而言,系统内部动态均衡结构的变化不仅具有空间结构,而且具有一定的时间结构。针对这种实际情况,本文提出了一种新的变结构分析思想,利用神经网络技术对系统的运行规律的结构变化情况进行了分析。利用上海股市数据进行了实证研究,证实了所提方法的可行性。     

POINCARE BIFURCATIONS IN POLYNOMIAL DIFFERENTIAL SYSTEMS

1.IntroductionForagivenunperturbedplanarsystemwithafamilyofclosedorbits,considerthecreationofisolatedclosedorbits--limitcyclesbyperturbationofthesystem.ThatiscalledthePoillcar6bifurcation.Therearewell-knowntheoreticalresultsaboutPoincar6bifllrcati()11,seeforexam-Ple[1],[2].InthecasewheretheunperturbedsystemisHamiltonian,thepertllrbedsystemcanbewrittenasinwhichweassumethatp(x,y,0)=Q(x,U,(i)~0,and(1)A--ohasafamilyofclosedorbitsgivenbytheHamiltonianintegralnfH(x,y)=h,0相似文献   

综合智能系统结构与智能系统生成

软件、硬件、人工智能、神经网络等技术的迅速发展导致各种智能系统的出现。现已出现的智能系统已取得巨大的成就，但仍需功能更强、种类更多的其它智能系统，以解决已存在的问题和将会出现的难题。本文首先提出综合智能系统结构，在此结构的基础上，分析已有的智能系统，并探求各种形式的更复杂的其它智能系统生成的方法。     

基于最小割序集的独立电力系统可靠性分析

故障树分析方法是对系统进行可靠性评估的有效方法,但在独立电力系统可靠性的计算中存在可靠性参数计算量大、求解困难等问题。对此,采用故障树最小割序集方法求解独立电力系统的可靠性指标,针对求解可靠性指标时存在的组合爆炸问题,提出了基于时间运算符求解最小割序集的方法。运用分层模块的方法简化动态故障树模型,并根据最小割序集的逻辑运算规则得到最小割序集。最后运用失效概率公式求解得到独立电力系统的可靠性指标。以某常规独立电力系统和B787飞机电力系统可靠性分析为例,验证了所提算法的可行性和正确性,为求解独立电力系统的可靠性指标提供了一种新的思路。     

自适应信号控制系统流量预测模型研究

为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型,利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上,考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最小点的特点,通过在线调整学习率及引进动量法对其进行改进,得出基于ARIMA与改进的高阶神经网络的组合预测模型,试验表明预测的交通流量满足自适应信号控制系统实时在线多频优化的时间及精度要求.     

地震救援·恢复·重建的组织技术及理论模式

针对地震救援恢复重建这一开放的复杂巨系统,探究其结构、环境、功能与演化,分析系统特征、研判整体涌现;运用系统工程方法组织管理地震救援恢复重建系统,采用Hall三维结构体系从进度、逻辑与专业三个维度对地震救援恢复重建系统工程进行集成分析,应用综合集成方法及其研讨厅从微观和宏观两个层面实践地震救援恢复重建系统工程;根据震灾救援、震后恢复和灾后重建系统分别展现的应急、并行和全面的特征,从理论上构筑震灾救援的情景应对模式、震后恢复的统筹优选模式和灾后重建的综合集成模式,结合系统工程方法,指导一类专业技术手段的运用,从各专项领域有效解决地震救援恢复重建系统问题.     

ENTROPY,INFORMATION,NOISE—STUDIES ON SYSTEM EVOLUTION

Universe, ecosystem, social system, etc. are evolving systems. The evolving processes of thesesystems have gradual small changes and rapid drastic changes with uncertainties under the constraintsof environment. Systems, as a whole, are evolving toward complexity, diversity and variety withfluctuations and jumps. New order emerges from "mutations". The evolution is bothchance-dependent and path-dependent. In this paper three basics: entropy, information and noise areemphasized with regard to system evolution which is a field that can give people wisdom to solvesystem problems with domain knowledge.     

云计算环境下的多路数据流分层模块化建模与设计

提出多路数据流计算模型和对云计算物理系统的分层模块化建模方法. 云计算物理系统包含大量相连的嵌入式设备和计算 节点. 其开发难点在于系统复杂性所带来的设计和管理困难, 以及对海量数据的处理. 可行的解决办法是以多路数据流构 造抽象的设计模型, 利用自动化工具进行仿真、检验和优化, 再通过映射生成最终系统. 多路数据流扩展了传统数据流和 Google的MapReduce计算框架, 在简化设计的同时也使最终系统易于在云计算环境中实现.     

基于磁耦合谐振的无线能量传输系统

针对目前电磁感应无线能量传输方式有效传输距离近、传输效率低等问题,为实现小口径武器系统的无线能量与信息的同步、快速、高效传输,基于电磁耦合谐振理论,提出了一种三线圈磁耦合谐振自适应能量传输系统。利用磁耦合谐振互感模型,对能量传输系统三线圈拓扑电路进行了分析,并讨论了整个系统的传输功率、传输效率与线圈谐振频率、耦合系数之间的相互关系。基于锁相环优化控制理论,提出了传输系统自适应谐振最大功率控制策略,对储能电容接收功率和充电时间进行了优化。静态实验结果表明,利用上述理论设计的三线圈磁耦合谐振能量传输系统,性能可满足耦合距离20 mm、相对运动速度2.5 m/s及铁磁环境下能量的传输,这种新颖的传输系统可为新一代武器系统的信息交联设计提供一定的理论和技术支持。     

EXTENDED CASIMIR APPROACH TO CONTROLLED HAMILTONIAN SYSTEMS

In this paper,we first propose an extended Casimir method for energy-shaping.Then itis used to solve some control problems of Hamiltonian systems.To solve the H_x control problem,theenergy function of a Hamiltonian system is shaped to such a form that could be a candidate solution ofHJI inequality.Next,the energy function is shaped as a candidate of control ISS-Lyapunov function,and then the input-to-state stabilization of port-controlled Hamiltonian systems is achieved.Someeasily verifiable sufficient conditions are presented.     

基于灰色系统理论的数据挖掘技术

利用灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具的特性,针对系统样本数据量不大或有残缺,样本数据更新变换快,整体数据规律相当复杂,而在某一时间或空间的数据却有很强的规律性之类的贫信息灰色系统中的数据挖掘课题,探讨了灰色系统理论与技术在数据挖掘中的应用问题,提出了贫信息灰色数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色系统数据挖掘的体系结构。