基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于HMM的多维数据下扶贫对象状态预测

针对扶贫领域中贫困、脱贫和返贫状态预测不准确,影响状态变迁的关键因素难以识别的问题,从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态,构建观察状态和隐含状态关联关系,建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)。以某深度贫困县连续3年的数据为样本,进行参数训练、测试实验和结果验证,结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力,误差率较低,且能准确识别出影响返贫的关键要素。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。     

具有给定性能指标期望值的不确定系统的最优控制问题

针对不确定连续系统和具有控制约束的不确定离散系统,讨论了具有给定性能指标期望值的最优控制问题,这一问题可转变为具有矩阵不等式约束的矩阵逼近问题,而且进一步把解决具有矩阵不等式约束的矩阵逼近问题转变成具有线性矩阵不等式约束的广义特征值最小化问题,并结合算例说明通过LMI工具箱中的求解器可求出系统的最优解.     

辽西季节性河流洪水预警关键技术

为解决辽西季节性河流洪水预警精度不高、时效性差等问题,以辽西地区辽河支流绕阳河的东白城子站1994-2013年洪水数据为实验数据,建立雨量站雨量输入-流域水文站洪水流量输出关系模型,通过水情自动测报系统获取雨量流量信息;利用灰色关联模型分析雨量站与流域流量的关联度,选取关联程度强的雨量站为主导因素.研究结果表明:建立关...     

基于P-ARIMA的空气质量预测模型

文章提出了一种新的空气质量预测模型,可同时对空气质量指数AQI和6个污染指标进行预测.该模型通过主成分分析(PCA)提取空气质量矩阵的主要特征并进行压缩,然后将压缩矩阵与差分移动平均自回归模型(ARIMA)相结合,来预测未来的空气质量.最后在公开的空气质量数据集上进行了实验.实验结果表明,该文提出的P-ARIMA模型能够有效地提高预测精度并减少计算所需的时间.     

传导电磁干扰的精确定量预测方法

针对电磁兼容领域传导干扰预测存在的通用性不强、精确度不够和实用性差的现状,提出了干扰源集中等效与模型估计方法、基于器件开关暂态过程的干扰源建模方法和变换单元干扰源的双重傅立叶积分建模方法,实现了干扰源全频段的建模;提出了基于灵敏度分析的寄生参数确定方法、金属壳体地回路阻抗的精确建模方法和部分单元等效电路精确建模方法,解决了干扰耦合通道的精确描述问题;结合上述2个方面实现了传导干扰全频段（0～10MHz）的精确定量预测,不仅通用性强而且实用性好．最后提出了一种新型面电流测量方法解决了大尺度金属壳体电流分布的测试难题,结合相关实验证明了上述理论和方法的正确性．     

基于 GM(1,N)-Prophet组合模型的电商行业销售预测研究

[目的/意义]电商平台行业预测受到诸多因素的影响,预测结果的准确性对其促销策略的制定具有重要意义.[方法/过程]以京东电商平台办公行业成交金额作为预测对象,通过灰色关联分析找出关键影响因素,采用GM(1,N)进行销售预测,并对结果误差进行分析;再引入Prophet时间序列模型进行优化,最后对优化结果进行对比分析.[结果...     

求解多集分裂可行问题的线搜索两步投影法

针对多集分裂可行问题提出了一种可变步长的双外推梯度投影算法.与现有的投影法相比,新算法采用最优步长来更新每次迭代的投影域,以保证下一次迭代更接近解集.在适当条件下,证明了算法的收敛性.基本的数值实验表明,该算法是有效的,而且比现有的投影法收敛更快.     

求周期序列线性复杂度的快速算法

基于有限域GF(q)上的分圆多项式理论,提出和证明了求周期为qnpm的GF(q)上序列的线性复杂度和极小多项式的一个快速算法,这里p与q均为素数,且q是模p2的本原根.该算法既推广了求周期为pm的GF(q)上周期序列的线性复杂度的一个快速算法,也推广了求周期为2npm的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法.     

DEM最优线性生成技术——MADEM

讨论了DEM生成方法和高精度、高保真问题.指出评价生成方法的误差必须顾及内插模型的截断误差,并把它作为主要部分;给出了新型的地图代数DEM生成方法--MADEM(map algebra DEM),它是定义在最速下降线水平投影上的线性插值方法,通过赋值点线间的加权Voronoi的递归内插过程实现.它在同样条件下,具有远高于Delaunay构网下三角形上的线性插值方法精度,并具有高保真特性.分析和实例比较表明它是目前DEM最优的线性内插方法.