多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。     

关于Veronese极小曲面的一个猜想

本文用有限型子流形的方法,解决了吴报强教授关于Vcroncsc极小曲面的一个猜想,证明了Vcroncsc生成流形是S~5中的极小子流形和E~6中的1型子流形。     

H-空间上的极小极大不等式和不等式组

应用作者得到的 H-空间上的一极小极大不等式,得到了已知不等式组和极小极大不等式的新推广,这些结果改进和推广了 Fan,Pietsch,Granas-Liu,Shih-Tan,Nikaido 和 Kneser 等人的相应结果.     

对正规子群有极小条件的可解AT群

给出了对正规子群有极小条件的可解AT群的基本结构,推广了有限可解群的Gaschiitz-Schenkman-Carter分解定理.     

不定型Kac-Moody代数的极小虚根

本文描述了不定型Kac—Moody代数的极小虚根的一些性质及判定条件。利用极小虚根刻划虚根系,并证明了严格双曲型李代数有唯一的极小虚根,同时给出其具体表达式。     

含有次凸位势的二阶Hamilton系统周期解

研究非自治的二阶Hamilton系统:±u= F(t,u(t)),a.e.t∈[0,T],u(0)-u(T)=u(0)-u(T)=0的周期解.当位势函数是一个(λ,μ)次凸函数与一个次二次函数的和时,利用极小作用原理和鞍点定理得到了非平凡周期解存在的几个充分条件.更全面地讨论了含有(λ,μ)次凸位势的Hamilton系统的周期解,推广和补充了某些已知的结果.     

欧氏环例子的构造方法及其性质

构造了一个新的欧氏环Z[u],其中u是以x3-x2-1为极小多项式的复数,证明了Z[u]与Z上的矩阵环的一个子环同构,设计了一种计算商环Z[u]/的代表元的算法.