决策支持系统中基于面向对象技术的信息反馈机制设计

利用面向对象的设计思想和方法 ,提出了一种在 DSS中实现信息反馈的方案 ,定义了系统中主要类的组成 ,着重研究了信息反馈对模型选择、策略分析以及策略选择的支持作用 ,分析了含信息反馈的 DSS中的信息流程 ,建立了相应 DSS的结构框架     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

Decentralized Bezout Identity and a Parametrization of Decentralized Controllers for Singular Systems

1　 IntroductionConsider a singular decentralized control system of the formEx(t) =Ax(t) ∑Ni=1Biui(t)yi =Cix(t) ,i∈ N ={ 1 ,2 ,… ,N}(1 )where x(t)∈ Rn is the state vector,ui(t)∈ Rmi and yi(t)∈ Rpi are respectively the localcontrol input and measure outputvectors of the ith control channel.The matrix E may besingular,i.e.,rank(E) 相似文献   

Local reduction in physics

A conventional wisdom about the progress of physics holds that successive theories wholly encompass the domains of their predecessors through a process that is often called “reduction.” While certain influential accounts of inter-theory reduction in physics take reduction to require a single “global” derivation of one theory׳s laws from those of another, I show that global reductions are not available in all cases where the conventional wisdom requires reduction to hold. However, I argue that a weaker “local” form of reduction, which defines reduction between theories in terms of a more fundamental notion of reduction between models of a single fixed system, is available in such cases and moreover suffices to uphold the conventional wisdom. To illustrate the sort of fixed-system, inter-model reduction that grounds inter-theoretic reduction on this picture, I specialize to a particular class of cases in which both models are dynamical systems. I show that reduction in these cases is underwritten by a mathematical relationship that follows a certain liberalized construal of Nagel/Schaffner reduction, and support this claim with several examples. Moreover, I show that this broadly Nagelian analysis of inter-model reduction encompasses several cases that are sometimes cited as instances of the “physicist׳s” limit-based notion of reduction.     

体系作战效能评估与优化方法综述

分析了体系作战效能评估与优化的特点,基于“整体论”提出了将体系作战效能评估与优化划分为综合评估、分析、优化3个阶段的思路,针对3个阶段需要解决的实际问题,归纳总结了适用于解决各阶段问题的典型方法,并对比分析了不同方法的优缺点。针对“整体论”思想指导下体系作战效能评估与优化在实施中面临的实际困难,从综合应用框架设计、评估指标体系构建、试验推演模式创新等方面提出了下一步的研究方向,为体系作战效能评估与优化方法的有效落地提供了支撑。     

基于区间直觉模糊数ANP的体系贡献率计算方法

体系贡献率主要用于体系建设中度量装备对体系的贡献程度。为解决目前体系贡献率计算存在的一些问题,提出一种“任务–能力–指标–装备”的多层次装备指标体系结构。考虑了装备指标体系结构、网络分析法和区间直觉模糊数的特点,提出了一种基于区间直觉模糊数的网络分析法以得到更准确的体系贡献率。实验表明,该方法不仅能够解决体系贡献率计算公式现存的问题,而且与AHP(analytic hierarchy process)和ANP(analytic network process)相比,可以得到更准确的体系贡献率,为体系建设提供更有效的支持。     

一种基于优化的参数化鲁棒极点配置方法

研究时不变线性系统状态反馈鲁棒极点配置问题,首先提出了一种新的衡量系统鲁棒性的目标函数,该目标函数定量考虑了不确定性对闭环系统特征值的影响.然后通过对某些矩阵进行奇异值分解得到闭环特征向量和状态反馈矩阵的参数表达式.基于提出的目标函数和闭环特征向量矩阵的参数解,给出了目标函数梯度的显式表达式,从而可以用成熟的基于给出梯度信息的优化方法对目标函数进行优化而得到最优解.通过实际例子和现有方法的比较,结果显示了本方法的有效性.     

多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

关于捕食者-食饵系统正周期解存在性的一个反例

举出一个具有时滞和功能反应的两种群捕食者-食饵扩散系统的反例,并证明该系统不存在正的ω-周期解.这个反例说明了,2003年LI Bin-wen在《Ann.of Diff.Eqs.》上得出的结论是错误的.