一类非线性系统的滑模控制稳态精度研究

针对一类非线性系统的线性滑模控制和Terminal滑模控制稳态精度问题,分析使用饱和函数代替滑模控制律中符号函数的线性滑模控制和Terminal滑模控制系统的稳态误差与饱和函数宽度的数值关系,得出两者的数学表达式,为协调既削弱滑模控制的颤振又保证稳态精度的滑模控制系统的饱和函数宽度的选择提供了理论依据。定量地比较线性滑模控制和Terminal滑模控制的稳态精度,得出了Terminal滑模控制比线性滑模控制有更好稳态精度的结论,通过数值仿真算例证明理论分析的正确性。     

末敏弹图像序列中跑道线目标的跟踪方法研究

提出了一种在末敏弹稳态下落过程中利用Hough变换将机场跑道线目标转化为对点目标的跟踪方法。考虑在各个参数解耦的情况下,对Hough平面内的直线参数利用卡尔曼滤波方法进行了状态估计与预测。在确定子弹与跑道目标的相对位置关系时,考虑到弹上探测器旋转运动的影响,结合当前帧图像的数据信息对预测方程进行修正处理,并给出了跟踪方法的详细步骤。跟踪数据分析表明,此方法实时性强,降低了参与运算的数据量,试验结果误差较小,满足目标总体设计要求。     

基于自然特征点的实时增强现实注册算法

提出了一种基于自然特征点的实时跟踪注册算法,并将其应用于增强现实系统。算法在已知场景的3D模型以及少量标定关键帧图像的基础上,选择与当前图像最为匹配的关键帧,利用基于关键帧的图像匹配方法实时获取摄像机的运动参数估计。算法采用合成中间图像的技术解决两图像特征点间的宽基线匹配问题,并应用扩展卡尔曼滤波器对参数估计结果进行平滑,以消除系统抖动现象。实验结果表明,算法鲁棒性强,注册精度高,能够有效地克服系统误差漂移。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

基于非线性跟踪—微分器的金融时间序列预测

基于非线性跟踪-微分器的基本原理,开拓性地用二阶离散和三阶离散非线性跟踪-微分器对上证综指进行了预测.从预测结果来看,二阶非线性离散跟踪-微分器预测相对误差控制在8%以内,三阶离散非线性跟踪-微分器预测相对误差控制在5%以内,显示了较好的预测效果.     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

基于最小二乘的阵元位置误差校正及性能分析

针对独立校准信源波达角未知情况下的阵列位置误差校正问题,提出了一种对信号导向矢量的绝对相位进行最小二乘线性拟合,进而估计出阵元位置误差的算法。并对算法的性能进行了详细分析,推导出位置误差估计的显示表达。该算法在对阵元位置误差进行估计时无需迭代运算,甚至不需要一维搜索,具有较低的运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性。     

A multiple intelligent agent system for credit risk prediction via an optimization of localized generalization error with diversity

Company bankruptcies cost billions of dollars in losses to banks each year. Thus credit risk prediction is a critical part of a bank＇s loan approval decision process. Traditional financial models for credit risk prediction are no longer adequate for describing today＇s complex relationship between the financial health and potential bankruptcy of a company. In this work, a multiple classifier system （embedded in a multiple intelligent agent system） is proposed to predict the financial health of a company. In our model, each individual agent （classifier） makes a prediction on the likelihood of credit risk based on only partial information of the company. Each of the agents is an expert, but has limited knowledge （represented by features） about the company. The decisions of all agents are combined together to form a final credit risk prediction. Experiments show that our model out-performs other existing methods using the benchmarking Compustat American Corporations dataset.     

AN EXPONENTIAL INEQUALITY FOR AUTOREGRESSIVE PROCESSES IN ADAPTIVE TRACKING

A wide range of literature concerning classical asymptotic properties for linear models with adaptive control is available, such as strong laws of large numbers or central limit theorems. Unfortunately, in contrast with the situation without control, it appears to be impossible to find sharp asymptotic or nonasymptotic properties such as large deviation principles or exponential inequalities. Our purpose is to provide a first step towards that direction by proving a very simple exponential inequality for the standard least squares estimator of the unknown parameter of Gaussian autoregressive process in adaptive tracking.     

我国居民国内储蓄率的决定因素分析

运用协整（共可积）方法,分析实际人均国民生产总值、利率水平和预期通货膨胀率等因素对居民国内储蓄率的影响,研究这些变量与居民国内储蓄率之间的长期均衡关系。建立用来描述居民国内储蓄率由短期波动向长期均衡调整的误差修正模型,检验模型的稳定性,并用此模型分析影响居民国内储蓄率短期变化的主要因素,最后得出本文的结论。