非线性模型匹配问题的研究

研究了非线性系统的模型匹配问题（ＭＯＤＬＥＭＡＴＣＨＩＮＧＰＲＯＢＬＥＭ简称ＭＭＰ）。模型匹配是指，用参考模型的输入输出行为匹配结果，为实际控制系统设计一个补偿原，实质上就是强制的模型跟踪问题。文中所述非线性模型匹配问题的局部解决是通过静态反馈解耦后给出的。其指导思想是在一般条件下，当且仅当线性化控制系统和参考模型在其平衡点附近可解，则非线性模型匹配问题才可解。而且，一般条件是可辨识的。这些条件也可用来解决实际控制系统的动态输入输出解耦问题。     

局部凸空间中的模型匹配问题

把标量情况下模型匹配问题的解推广到了含参量情形 ,得到了在含参量情形下模型匹配误差和最优解 .     

局部凸空间中的模型匹配问题

把标量情况下模型匹配问题的解推广到了含参量情形,得到了在含参量表形下模型匹配误差和最优解。     

基于特征的景像匹配置信度融合计算

定义了三个特征量,通过大量景像匹配试验,研究了景像匹配置信度与三个特征量之间的统计关系模型;根据建立的模型,利用改进的Dempster-Shafer组合规则对景像匹配置信度进行融合计算．试验结果表明该方法正确,有效解决了景像匹配置信度的定量计算问题．     

制造网格中可参数化服务的匹配问题

针对制造网格中,通过部分可参数化服务的匹配来实现虚拟企业组建的问题,采用Petri网进行此类服务匹配的过程建模,并对匹配问题中的服务和请求作了形式化的描述,建立了此类服务匹配问题的一个数学模型。在此模型的基础上提出了服务匹配算法,进行不同匹配等级下的匹配规则设计,满足企业盟主不同的服务请求。仿真结果表明,该算法在解决可参数化服务的匹配问题时是可行的。     

基于约束满足方法求解热轧带钢库存匹配问题

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证.     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

H∞控制模型匹配问题的一种解法

根据控制模型匹配化的思想,利用分解理论、块优化和矩阵的保范扩张将模型匹配问题的多块化问题转化为一块问题研究,并提出了一种搜索的上界的方法,这种方法可以以任意精度求取次优控制器.     

基于模糊匹配的数据库模式测试方法

数据库模式测试是数据库系统测试的重要工作.在前期的研究中已经实现了一种简单的数据库模式测试方法,该方法针对数据库ER模型和逻辑模型不一致的问题进行了研究.但是该匹配方法单一,属于一对一的语义匹配,为了解决这一局限性,提出了一套基于“模糊匹配”的数据库模式测试方法.该方法考虑了以上方法的不足,使用“模糊匹配”对数据库模式进行测试,解决了由于数据库结构复杂导致测试结论误报率高的问题,并且将数据字典信息作为匹配标准,对匹配信息进行种类划分,减少了匹配工作量,同时还将语义信息和结构信息相结合,提高了匹配准确度.     

二氧化碳收集与封存的源汇匹配模型

大量的排放源与封存汇之间的匹配问题是二氧化碳收集与封存技术应用的关键问题之一。该文将该源汇匹配问题归结为一个具有多背包问题性质的组合最优化问题。在确定折现减排总成本最小化的目标下,通过引入虚拟汇,建立了CCS源汇匹配数学模型,并选择与贪婪算法相结合的混合遗传算法作为模型的优化算法。模型应用地理环境因素层次化、网格化与成本因子叠置化的处理方法,加强了对现实的模拟程度。通过二次开发,实现了基于地理信息系统(GIS)平台的CCS源汇匹配系统,并应用于河北省的源汇匹配情景模拟。