一种基于核主元分析的非参数控制限算法

实际过程中,监控指标值往往不满足确定的概率分布,给控制限的计算带来了困难,现有的计算方法计算复杂、精度差.根据高维空间良好的分类特性,提出一种基于核主元分析(KPCA)的监控指标控制限计算方法,将监控指标值映射到高维空间,再在高维空间中对其映射数据进行监控,实现了控制限的间接求取,避免了复杂的计算.     

基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识

提出一种基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识方法:根据调度变量的操作轨迹,选取若干个典型工作点;在各个典型工作点,进行测试与辨识相应的线性模型;然后,根据工作点测试数据以及各工作点间的过渡数据,辨识出全局插值LPV模型.它降低了测试辨识成本,且算法简单可靠,仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于WNN-RAGA 的非线性组合预测方法

将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN 学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、存在局部最小值以及训练结果不稳定的问题。实例的预测结果显示出这种基于WNN-RAGA 非线性组合预测的良好预测性能。     

随机保费下带红利的期望贴现惩罚函数

利用Gerber—Shiu期望贴现惩罚函数统一研究了在保费随机到达和红利边界下的破产问题,推广了Albrecher,Kainholer（2002）和Bao Zhen—hua（2006）中的结论。首先本文考虑了索赔到达间隔服从普通概率分布时的期望贴现惩罚函数,并得到无红利边界时的极限解;再将红利边界固定为常数,考虑了平稳更新过程和PH更新过程中的结果。最后本文将结论应用于破产概率、破产前盈余的概率分布及破产前盈余过程到达红利边界的概率等实例,并进行了数值实现。     

双臂空间机器人的通用运动学路径规划算法

提出了一种基于通用运动学模型的双臂空间机器人在自由浮游状态下捕捉目标并避免碰撞障碍物的路径规划算法。过去的双臂空间机器人路径规划问题主要研究双臂的避碰问题 ,而忽略了机器人本体的避碰问题。实际上 ,当机械臂运动时 ,机器人本体也在相对运动 ,这个相对运动随机械臂质量与本体质量之比的增大而增大。利用通用运动学模型计算出双臂空间机器人的各点 (包括本体 )的速度 ,并在路径规划过程中根据机器人本体的速度计算出本体平动的距离 ,克服这个平动来避免与障碍物碰撞。最后 ,通过路径规划算法的计算机仿真结果证明了所提出路径规划算法的可行性     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。     

一类非线性系统仿真模型的建立及线性化

以惯性导航平台漂移误差模型为例,研究了一类非线性系统仿真模型的建立及其线性化的过程。我们把引起平台漂移的各种误差因素综合考虑在内,建立了描述平台漂移的比较完整的动态模型。该模型既便于随着所选择误差参数的增减进而行扩充或简化,也便于根据平台型号的不同做相应的修正,从而保证较好的可移植性。     

高效负 β 薁类视黄醛质子化Schiff碱生色团

利用半经验量子化学方法对Yu类视黄醛及其衍生物的电子性质和二阶非线光学特性进行了理论研究,结果表明,2位取代Yu类视黄醛质子化Schiff碱具有极大的负一阶分子超级化率（β）值和良好的透明性,其│uB│值已达10^-44esu,接近文献报道的合成生色团的最大值,对其电子性质的分析表明,其非性源于分子中极大的基态偶极矩与激发态偶极左之差,由此带来的负溶剂化变色效应很好地解释了其在极性溶剂中吸收蓝移的特性。     

地球表层物质运动的生态效应

地球表层的研究涉及到地质、地理、生态、生物、气象、水文、医药、海洋、天文、物理、化学和计算机科学等诸多学科或领域,其中有关生态系统的研究是最重要的方面,也是有关地球表层研究的核心问题所在.本文基于地球表层新概念,就地球表层巨系统的物质运动(包括固体圈、气液圈、有机圈三大系统及其子系统的相互作用)对生态系统可能产生的作用或影响以及各系统或子系统的物质运动可能带来的生态效应进行了探讨和论证.     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.