基于加速度传感器的机器人最优学习控制

为工业机器人提出了一种最优学习控制法。这种控制法用加速度误差校正驱动器运动。并提出了一种基于几何级数的极限条件估计学习控制过程收敛条件的理论方法。所提出学习控制法的有效性通过PUMA562机器人的计算机仿真结果得到了证实。     

重调和方程Zienkiewicz元逼近的多重网格法

本文研究重调和方程Zienkiewicz元逼近的多重网格法,证明了h无美收敛性,并得到了多重网格套迭代解与边值问题真解的最优阶误差估计.     

数据模拟与模型参数的回报

模型参数估计方法的优良性可用数据模拟一参数回报的方法进行检验.本文建立了一类与Rasch模型相关的展开模型,着重讨论了该模型参数的回报与比较,以此为实例概要地介绍了数据模拟—参数回报的基本技术.     

谱分析方法在经济波动分析中的应用研究

针对我国经济序列较短的特点,将加窗周期图谱估计与最大熵谱估计相结合的谱估计方法用于经济周期波动的分析,并用各隐周期分量单独分辨的办法通过对数据进行三角叠加拟合来确定隐周期长度的准确值。     

Banach空间中混合型非线性积分──微分方程的最大解和最小解

在弱序列完备的Ｂａｎａｃｈ空间中，利用推理论和单调迭代方法，研究了混合型非线性积分－微分方程初值问题最大解和最小解的存在性。其结果改进和推广了许多已知的结果。     

机电传感器的特征化及其特征参数的确定

本文指出用Z参数和ABCD参数分别表示机电传感器在接收状态和发生状态下的网络参数是方便且合理的。然后本文规定接收器灵敏度和发生器发射电压和电流响应作为其相应的特征化参数。进而,本文提出一个三参数模型描述传感器的行为,并发展一个复数最小二乘拟合Fortran计算方法求出数学介。这样,机电传感器的网络参数和特征化参数可从它的一组电阻抗和负载阻抗数据对确定。     

非扩张映射的逼近不动点

对映射其中α１≥０，α０＞０，α１＞０，证明了当Ｔ是非扩张映射时，Ｓ在Ｂａｎａｃｈ空间中的毕卡迭代过程收敛到Ｔ的一个不动点．     

微机MOSFUN程序

本文叙述了一个适用于PC系列微型计算机的穆斯堡尔拟合程序。它用FORTRAN—Ⅳ语言编写,采用高斯—牛顿法和梯度展开法对穆斯堡尔实验谱按洛仑兹线型作最小二乘拟合。程序能同时拟合24个洛仑兹峰,可以有32个独立参量,具有折迭、加约束、减谱、打印输出等多种功能,使用方便,拟合结果良好。     

“溶液表面张力的测定”数据处理方法的改进——γ-c函数关系式的拟合方法

用计算机改进溶液表面张力的测定实验的数据处理方法,直接拟合γ-c函数关系式,不用作图,大大节约了数据处理时间。同时,由于避免了手工作图的误差,从而保证了数据处理结果的准确性。介绍的拟合步骤可适用于一般非线性问题的拟合计算。