两均匀分布总体参数的比较

通过对两均匀分布总体的未知参数的研究,解决了未知参数比的点估计、区间估计及假设检验.置信水平为0.99时,对其常用置信区间和最短置信区间进行比较,结果表明:从两个均匀分布总体取样本容量相同时,两者长度的绝对误差随样本容量的增大而减少,两者的相对误差随样本容量的增加而增加.     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

基于分步式Kalman滤波器的AGV姿态角估计方法实验研究

针对AGV的定位问题,设计了多传感器分步式Kalman滤波器,通过其对编码器、陀螺仪和超声波传感器等测量信息的融合实现了对AGV姿态角的准确估计。仿真结果表明所设计的滤波器是可靠的、有效的,实验结果验证了所设计的滤波器可实时、精确地实现AGV的姿态角估计,定位精度可满足实际生产中对AGV的使用要求。     

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性特征

讨论了增长曲线模型回归在线性估计时的泛容许性特征，得到了其在齐次线性估计类Ｆ０和一般线性估计类Ｆ１中是泛容许估计的充要条件．     

强迫拟线性波动方程的初值问题

研究具非线性耗散项的强迫拟线性波动方程的初值问题.对初值的C0模不加小性限制,而需其一阶导数的C0模足够小.利用几个关键的先验估计,证明初值问题的整体光滑解的存在性.     

矩阵正态分布均值矩阵的可估函数的线性估计在线性估计类中的泛容许性

考虑以下问题 :设n×m随机矩阵Y有分布N(Θn×m ,σ2 (Vn×n Σm×m) ) ,0 <σ2 ≤ 1 ,即Y服从均值向量为Θ协方差矩阵为σ2 (Vn×n Σm×m)的多元正态分布 ,其中 (Θ ,σ2 )为未知参数 .类似覃红讨论均值矩阵Θ的可估函数SΘ的线性估计AY在线性估计类中的泛容许性 .称Y的分布为矩阵正态分布     

一类神经传导方程的修正的变网格有限元方法

研究了在神经传播过程中的一类非线性拟双曲方程的初边值问题．对二维情形应用常规变换，在常规的变网格有限元格式的基础上，提出了一种改进的变网格有限元格式，通过细致的分析和估计得到了最佳阶模误差估计结果，并使时间精度提高一阶．最后作了数值实验，说明方法是高效可行的．     

结构振动一次性失效的可靠度二维概率计算

讨论了结构一次性失效的可靠度计算方法，定义了结构在平稳随机激励下的响应一次性失效可靠度的概率表达式，并引入结构多点响应联合熵的概念，给出二维分布密度函数的形式。最后，对某类继电器的接触系统，计算了分布函数和可靠度。     

INAR(1)模型参数的Bayes估计

利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计, 给出了模型参数的Bayes估计因子, 并通过数值模拟将Bayes估计与Yule Walker估计、 条件最小二乘估计、 条件极大似然估计进行比较. 结果表明, Bayes估计方法在一定情形下优于其他方法.     

非线性LTS稳健估计方法

为使原始LTS(least trimm ed squares)方法能够处理非线性问题,研究非线性LTS稳健估计方法。说明该方法的解一定是部分观测值的非线性最小二乘估计。该方法可通过求解非线性最小二乘问题得到确切解。基于MM EA(m in im um m ax im um exchange a lgorithm)算法和非线性最小二乘技术,构建求解非线性LTS估计近似解的算法。仿真结果表明非线性LTS估计方法能够同时抵抗来自X方向和Y方向的多个异常,与传统方法相比具有更好的稳健性。