基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

时域中系统鲁棒稳定性的定量计算

本文定量地考虑了当系统参数受到干扰时的稳定性问题。目的为对以状态空间法表示的线性系统鲁棒稳定性的定量计算提出一个统一的结论。文中首先对摄动的分类及对用李亚普诺夫理论求解受扰系统鲁棒稳定性的历史结果进行了述评,进而对其摄动的允许界限的计算提出了新方法。实例表明所示结果较少保守性。     

信号检测通道特性标定方法的研究

在控制系统中,经常需要对模拟量系统前向通道的特性进行标定.传统的手工标定方法测试时间长、准确度低及效率低下;而具有强大数据处理功能的微机不仅可以完成对标定测试数据自动、高速的处理,还能够提供操作人员一个良好的人机交互界面,控制整个标定的过程.文章阐述了采用最大似然估计的参数估计思想获得信号检测通道特性参数的原理,并提出了两种基于最小二乘法的标定测试数据处理方法.经实践检验,该方法简便易行,并能满足精度要求.     

超平面拟合最小二乘问题

导出了超平面拟合最小二乘问题的正规方程组,说明该正规方程组有解,且其解使拟合函数取最小值,最后给出了求正规方程组的解的算法合数值例子.     

交流传动牵引负荷冲击特性研究

分析了牵引供电系统的组成结构,对HXD3交流传动电力机车的牵引传动系统进行了研究,建立了V/v接线牵引变压器的带回流线的直接供电方式这种典型牵引供电系统的Simulink仿真模型。在此基础上,分析交流传动牵引负荷的特点,并且指出了牵引负荷对电网造成功率冲击的主要原因。最后基于总体测辨法的建模思路,运用最小二乘支持向量机的回归原理,建立交流传动牵引负荷的非机理模型。仿真建模结果表明,该模型能够反映交流传动牵引负荷的冲击特性和负荷特性。     

多尺度随机性有限元在线性椭圆问题中的应用

非均质材料的力学性能在宏观和微观的尺度上都具有一定的不确定性,通过构建数学模型来研究、预测非均质材料的力学性能具有较高的理论价值和实际工程意义,多尺度随机有限元法正是在这一宏观背景下提出.以均值化理论及两尺度模型为基础,结合随机有限元谱方法,旨在完整地模拟随机性周期分布的线性椭圆问题.模型藉由对微观尺度下对代表体元的微小摄动数值分析,求出随机参数的宏观等效值;并结合KL分解、混沌多项式展开考虑求解过程中的随机性问题,得到的数值结果和已有的蒙特卡洛方法有较高的吻合.分析结果显示出随着分析维度和阶数的提高,结果不断逼近真实解.并进一步指出,在兼顾效率和精度的情况下,一维分析时所取的维度数和阶数的极限.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

配点型无网格法的误差影响因素分析

基于移动最小二乘原理的无网格法对结果可能产生影响因素有:节点划分疏密程度、权函数的类型、支撑域半径及基函数的类型等.本文主要通过具体弹性体算例分析,说明节点划分疏密程度、支撑域半径等不同因素对加权最小移动二乘无网格法误差产生的影响.最后算例结果表明配点型无网格法的误差的主要影响因素为节点计算中控制点所引入误差多少,及计算形函数的二阶导数所产生的误差.     

一种求复数矩阵逆的迭代方法

将复数矩阵的虚部矩阵应用矩阵的初等变换不改变其秩的理论,分解成两个向量乘积之和分解式.把复数矩阵写成实部矩阵与虚部矩阵分解式之和形式,利用摄动矩阵求逆公式,建立了本文给出的复数矩阵求逆的迭代公式.     

我国贸易开放和金融开放的相互促进关系研究——基于联立方程组的实证检验

在阐述贸易开放和金融开放相互影响机制基础上,基于我国1982 - 2008年时间序列数据,利用联立方程组估计方法对贸易开放和金融开放之间的相互关系进行实证检验,检验结果表明贸易开放和金融开放之间通过多种途径相互作用,存在内在的相互促进关系,据此给出了我国在促进贸易开放和金融开放方面的政策建议.