基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量

采用改进的BP人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种有效的沉降预测方法,并用于深港西部通道软土地基固结沉降量的预测.本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高,与实测值较吻合,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值.     

Banach空间中非线性映射的一个局部性质

研究了Banach空间中非线性映射的局部线性化问题,在仅假设非线性映射的Fréchet导数存在有界广义逆的条件下,给出了非线性映射的一个局部性质,这个局部性质不仅统一了经典的局部浸没定理和局部浸入定理,而且推广了V.Cafagna的主要结果.     

四元数矩阵的左（右）加权＊-序

利用四元数矩阵的加权共轭转置定义了四元数矩阵的加权左(右)*-序，给出了加权左(右)*-序的一些等价刻画．推广了以往文献的相应结果．     

Sn中元素的左、右逆的研穷

对次随机矩阵半群的正则元作了研究。文章将对随机矩阵半群中元的随机左、右逆进行了探讨。首先给出了Sn中元有随机右逆的充要条件以及元有唯一随机右逆的充要条件，其次，给出了Sn中元有随机左逆的充要条件。本文在最后给出了比Sn更广的一类半群T，它的幂等元、正则元就是Sn中的幂等元和正则元。     

航行补给中的补给船鲁棒同步控制

针对航行补给作业的补给船同步航行控制问题,考虑了补给船动态不确定性和未知时变环境扰动,将扰动观测器和矢量逆推方法相结合,设计了补给船鲁棒同步航行控制律.在被补给船的某一舷外引入与其航迹距离相对固定的虚拟航迹,构造扰动观测器,估计由船舶动态不确定性和时变扰动构成的复合扰动;采用矢量逆推方法,设计补给船鲁棒同步航行控制律,使补给船能够以任意小的误差跟踪虚拟航迹,从而实现补给船与被补给船的同步航行,并保证补给船航迹闭环控制系统中所有信号全局一致最终有界.基于一艘补给船的仿真研究结果及比较验证了所提出的补给船同步航行控制律的有效性和低保守性.     

简单正交多阵SOMA(4,n)的存在性

设整数k0,n≥2,简单正交多阵SOMA(k,n)是一个n×n的方阵A,它的每一个单元格包含kn-元集S的一个k-元子集且满足:1)S的每个元素在A的每一行和每一列恰好出现一次;2)S的每个2-元子集至多出现在A的一个单元格中.总结了SOMA(k,n)存在的最新结果,并且阐述了它和相互正交拉丁方之间的关系,同时通过直接构造的方法证明了n≥5,SOMA(4,n)的存在性,并且提出了进一步研究的问题.     

局部有限BL-代数的素逆演绎系统及性质

在BL-代数中引入逆演绎系统及素逆演绎系统的概念,并在局部有限BL-代数中研究了素逆演绎系统的基本性质及逆演绎系统和通常理想之间的关系;其次,讨论了BL-代数中逆演绎系统和同余关系之间相互决定的关系;最后,证明了由素逆演绎系统诱导的商代数为线性BL-代数,进而证明了在局部有限BL-代数中一个逆演绎系统是素逆演绎系统当且仅当由其诱导的商代数是线性的BL-代数。     

Ⅱ型双截尾下逆威布尔分布尺度参数的估计

基于Ⅱ型双截尾样本,通过极大似然法得到了尺度参数极大似然估计的迭代公式.选取尺度参数的先验分布为无信息分布和伽玛分布,分别在平方损失和熵损失下,给出尺度参数的贝叶斯估计.利用Monte-Carlo模拟比较了各种估计的均方误差,结果表明,当选取伽玛先验和熵损失时,参数的贝叶斯估计最优.