基于非线性干扰观测器的L_2滤波反步控制

针对一类多输入多输出高阶不确定非线性系统,提出一种基于非线性干扰观测器的L2滤波反步控制方法。利用非线性干扰观测器对系统的未知复合干扰进行在线估计,基于李雅普诺夫稳定性理论设计指令滤波反步控制器,避免常规反步法由于对虚拟控制迭代求导造成控制器复杂的问题,设计L2干扰抑制鲁棒控制器减弱了观测器误差对控制精度带来的影响。针对某三阶不确定非线性系统进行仿真验证。研究结果表明:非线性干扰观测器能够有效估计系统的复合扰动,且L2干扰抑制方法能够在观测器存在误差时提高控制精度。     

论价格—价值二级波动

通过对虚拟经济中价格与价值关系的分析,得出股票市场中的价格-价值二级波动模型。具体而言,股票价格是企业价值的二层嵌套函数,即实体经济资产价格围绕企业价值在小范围内波动,股票价格围绕实体经济资产价格在大范围内波动。该文还引用巢东股份股权转让的案例。对案例中的企业价值、资产价格和股票价格进行了分析,其结果支持了本文的观点。     

具有不确定执行价格的欧式看涨期权定价模型

假定在风险中性条件下,利用保险精算的方法,研究了执行价格受分数布朗运动驱动的欧式看涨期权的定价问题,得到了具有不确定执行价格受分数布朗运动驱动的欧式看涨期权定价公式.     

非确定环境下组播路径QoS分解及资源预约

非确定环境中网络链路资源信息是动态变化的,为减少这种变化对组播路由的影响,提高资源预约的成功率,提出了一种将每一组播组成员的端到端QoS约束分解为局部QoS约束,以使组播路径资源预约成功率最大的QoS分解算法--AMOPQ,经分析新算法的时间复杂度为O(maxMe/(o)×|T|2).为进一步提高资源预约的成功率,还提出了一种在资源预约阶段使用的新的资源预约方法NMRR.仿真实验结果表明,使用AMOPQ实现组播路径QoS分解后再使用NMRR进行资源预约可获得比单纯使用AMOPQ更好的效果.     

不确定QoS信息下的web服务选择方法研究

针对web服务选择中存在Qo S属性信息不确定性的问题,在分析Qo S属性描述的基础上,提出一种不确定Qo S信息下的web服务选择方法,该方法分别从区间型和模糊型两方面考虑不确定Qo S信息,基于有序加权平均(OWA)算子实现区间型Qo S属性的确定化,使用联系数分析和量化web服务的模糊Qo S属性,并在此基础上设计不确定Qo S下的web服务选择模型.实验结果证实该选择算法的有效性和可行性.     

解放CA-141型汽车最优二级维护周期研究

结合CA－141型汽车运行生产实际，在计划预防方针指导下，借助于可靠性理论、更新理论、优化理论等，建立确定汽车最优维护周期的数学模型．并具体求出CA－141型汽车的最优二级维护周期里程．本文提供方法亦可应用于其它国产和进口汽车最优维护周期的确定。     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

不确定广义双线性系统的鲁棒无源控制

研究了不确定广义双线性系统的无源控制问题.利用广义李雅普诺夫函数、广义黎卡提代数不等式和线性矩阵不等式,给出了不确定广义双线性系统的零解渐近稳定和无源的充分条件.特别针对广义双线性系统,采取了范数有界和集合限定的方法,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统是零解渐近稳定且具有无源性,同时给出了相应的控制器的构造.最后,给出了一个实例说明所得结论的正确性.     

柔性供应链中供应商选择模型

企业运行环境的不确定性,使供应链柔性成为评价供应链绩效的重要标准.在需求不确定的条件下,对柔性供应链上供应商选择问题的研究十分重要.基于供应商柔性的分析,在需求不确定和供应商的供货能力限制条件下,建立了优化成本、质量、提前期和柔性的供应商柔性选择多目标模型.最后,通过遗传算法的计算验证了模型的有效性.     

基于混合不确定建模的主动悬架鲁棒μ综合控制分析

利用线性分式变换理论对二自由度车辆主动悬架系统进行混合不确定建模分析,通过结构奇异值理论和D-K迭代设计过程,设计了鲁棒μ综合控制器.仿真结果表明:在给定的不确定范围内,鲁棒μ综合控制器保证了主动悬架系统的名义性能和鲁棒性;与基于名义模型设计的H∞控制器相比,闭环系统能获得更好的鲁棒性能.