一种改进的动态设定值PID控制算法

PID控制器是一种调节控制器,具有良好的稳定性和可靠性,是工业控制的主要技术之一.它根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量.传统P ID控制算法的微分项抗干扰能力较弱,经常出现输出值和反馈值突变的现象,对动态控制环境适应不足,尤其在多设定值时无法满足控制要求.为了减少设定值改变时微分项引起的输出值和反馈值的震...     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

大肠癌的贝叶斯预测

根据所查找数据,分别对下消化道报警症(便血、消瘦、贫血、大便变细、腹部包块和肠梗阻)、年龄、家族肿瘤史、饮食习惯和心理健康状况与大肠癌的相关性进行2c检验.检验结果表明,便血、贫血、年龄、家族肿瘤史和饮食习惯是与大肠癌发生密切相关的因素.利用贝叶斯公式根据筛选出的相关因素建立了大肠癌危险人群的预测模型,为病人是否需要进一步的技术性检查提供理论依据.从医院随机抽取某病例进行验证,预测结果与检验结果一致.     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

一种解决混联系统组合爆炸问题的贝叶斯网络

针对传统三层节点贝叶斯网络(Bayesian network,BN)在系统可靠性分析中的组合爆炸问题,提出了一种适用于复杂混联系统的级联BN建模方法.首先,在引入s类(f类)节点基础上建立了描述并联(串联)逻辑的信息通路模型,进而通过为通路模型各节点赋予同逻辑的条件概率参数,提出了构建并联(串联)系统等价级联BN的方法;其次,结合"超级方框"的概念分析了将典型串并联、并串联系统转化为等价级联BN的方法,并基于系统可靠性框图(RBD)相关矩阵,设计了将复杂混联系统转化为等价级联BN的算法-Generate-Chain-BN;最后,分别建立了某混联系统RBD的等价三层节点BN和级联BN模型,对两种BN进行了对比计算.理论和实例分析均表明,本文建立的级联BN可将原三层节点BN的空间和时间复杂性由指数级降到线性级,解决了三层节点BN固有的组合爆炸问题,可成为复杂混联系统可靠性分析的有效手段.     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

基于机器学习的青海花儿唱词情感分析

本文以青海花儿唱词为研究对象,采用朴素贝叶斯机器学习模型和长短期记忆网络(LSTM)机器学习模型对其建模.首先对青海花儿唱词进行收集,建立模型并对收集到的唱词进行特殊的预处理操作,利用Word2vec生成词向量模型,构建二种不同的机器学习算法模型:朴素贝叶斯模型和LSTM神经网络+Word2vec模型;其次划分花儿唱词...     

Bayes方法系统可靠性研究综述

现今,系统可靠性数学已成为最具挑战性和高要求的理论。可靠性数学理论和可靠性分析方法已有几十年的发展,其中的可靠性理论和方法很多,Bayes理论和方法是最为常见的一种可靠性分析方法。本文先论述可靠性数学中的可靠性基本概念和Bayes理论,然后对Bayes方法在系统可靠性研究方面的国内外现状进行综述,最后进行总结和展望。这些综述对Bayes理论和方法在系统可靠性研究方面,具有总结前人研究成果、启发后人进一步努力和指出研究方向的作用。