一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

广义互补问题及其约束优化问题的转化形式

对于广义互补问题，本文给出了它的约束优化问题的两种转化形式，讨论了它们的KKT点为原问题的解的充分条件．     

用循环矩阵构造HADAMARD矩阵

用循环矩阵上构造的域以及域上定义的特定的符号函数,给出了Hadamard矩阵较为直接的构造方法。用该方法可以较快和较准确地给出例如500或者1020等等较高阶的Hadamard矩阵。     

优化配置分类管理实现人-站管理的有效结合——重庆气矿井站分级分类管理调研报告

重庆气矿通过井站分级分类管理体系的实施,逐步实现了井站的科学化、规范化和现代化管理,实现了人—站管理的有效结合,为气矿实现新跨越提供了强有力的支撑。     

力学微分原理的准Riemann型及动力学方程

本文运用《Riemann 几何及张量分析》方法,研讨了完整约束及一阶非完整约束的力学系统。在3N 维 Euclid 空间及其一阶切空间中,分别给定Riemann 流形及准 Riemann 流形。导出了 Jourdian 原理的准 Riemann形式及动力学方程组。     

关于随机微分系统的M_0—稳定性

本文的目的是将确定性常微系统的M_0—稳定性概念与结果,推广到一般随机微分系统.然后,利用这些结果来研究随机受扰确定性系统M_0—稳定性的条件;借助未受扰确定性系统的Lynpunov一型函数及比较方法,得到了随机受扰系统M_0—几乎必然一致渐近稳定性与M_0—p阶矩一致渐近稳定性的充分条件.     

无界报酬向量值折扣马氏决策规划—最优平稳策略及算法

本文主要讨论了无界报酬向量模型的平稳策略问题，给出了改进平稳策略的方法，建立起向量模型的最优方程，获得平稳策略为强最优策略的充要条件．指出最优平稳策略的期望报酬函数必为极大不动点，最后提出一种寻求最优平稳策略的策略迭代算法．