关于广义二次高斯和均值的同余性

引入广义二次高斯和,并利用特征和估计及其三角和方法给出它4k-次均值模pk的一个有趣的同余式.     

D对称矩阵反问题的最小二乘解

研究了D对称矩阵反问题的最小二乘解及其逼近问题,给出了最小二乘解的一般表达式,并就该问题的特殊情况：逆特征值问题与矩阵反问题,获得了有解的充分必要条件,并在有解条件下得到了解的一般表达式。     

模型基编码中一种可靠的实时运动估计算法

分析了PLS算法的本质,并针对其缺点提出了一种改进形式;将改进算法同PLS及EKF进行了实验对比.结果表明,此算法不但能实时地估计运动参数,而且还具有良好的稳定性和准确性.     

基于二次同余映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理,然后在此基础上对交织器的映射关系加以"保奇偶序"限制和移位运算,得到改进的交织映射算法.通过仿真验证了新的交织映射算法具有良好的性能.     

基于过程数据的动态PLS建模

许多工业过程中获得的输入输出数据在时间、空间上是高度相关的,且含有测量噪声。针对此类数据,提出采用动态PLS方法,最大化输入和输出变量矩阵之间的协方差,保留大部分有用信息,去除测量噪声,把高维数据空间降维,建立较为精确的工业过程数学模型。提出对MIMO系统进行研究,推导了可直接用于控制的动态PLS模型数学公式。对一个工业过程实例进行仿真,分别应用动态PLS回归和线性回归MLR方法,得出的结果经分析验证了此算法的有效性。     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.