一类不确定T-S模糊系统的H_∞控制器设计

基于线性矩阵不等式的方法,研究了一类带有不确定参数的T-S模糊系统的H∞控制器设计问题.给出了参数不确定的T-S模糊系统的系统建模以及系统的二次稳定性,并且对此类T-S模糊系统的H∞控制问题进行了探讨,给出了新的基于状态反馈H∞控制器的设计方法.     

鞅差时间序列的部分线性EV模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的部分线性EV模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性。     

基于正交试验和回归分析的羽绒服装样板缩率研究

为揭示影响羽绒服装缩率各影响因素的重要程度及其和缩率之间的定量关系,采用正交试验方法,选择羽绒填充量、绗线间距、含绒量为因素,结合极差分析法探讨各因素对缩率的重要程度,并建立缩率与各影响因素的多元线性回归方程.结果表明,影响羽绒服装样板缩率各因素的主次顺序为:羽绒填充量绗线间距含绒量;对回归方程的显著性和系数显著性探讨表明,回归方程对垂直绗线方向缩率具有显著性影响;回归方程的建立能够有效提高羽绒服装样板制作的准确性,为其他填充类服装制板提供理论参考.     

紧格式无模型自适应控制在直线电机中的仿真

将基于紧格式线性化的非线性系统无模型自适应控制方法应用于直线电机的运动控制中.用紧格式动态线性时变模型替代直线电机非线性系统模型,根据直线电机运动模型的输入输出数据在线估计系统的伪偏导数.仿真实验表明,紧格式无模型自适应控制方法对电机这种具有不确定动态的非线性系统有较强的自适应性、抗干扰性、稳定性和鲁棒性.     

缺失数据下带约束条件的部分线性变系数EV模型的估计

用一般级数估计方法研究了带约束及响应变量缺失条件下的部分线性变系数EV模型的参数与非参数估计,并讨论了参数估计的一致性和渐进正态性及非参数估计的收敛速度,且通过数值模拟验证了所提方法的估计效果.     

线性哈密尔顿系统的块方法(英文)

对于哈密尔顿系统的数值求解,辛算法被认为是最合适的选择.主要研究一类具有至少k+1阶收敛性的k维块方法求解线性哈密尔顿系统的适用性,证明了当维数k不超过8时该类方法具有保持辛结构和二次型的性质.数值例子验证了理论结果.     

一类分数阶微分方程积分边值问题正解的存在性

In this paper,we concern ourselves with the existence of positive solutions for a type of integral boundary value problem of fractional differential equations with the fractional order linear derivative operator. By using the fixed point theorem in cone,the existence of positive solutions for the boundary value problem is obtained. Some examples are also presented to illustrate the application of our main results.     

解决线性规划系统识别问题的新方法

对一类特殊的逆线性规划问题———线性规划系统识别———进行研究,即试图通过给定的输入-输出数据来估计线性规划模型的技术系数矩阵以及目标函数系数.构建了估计技术系数矩阵的行估计模型,并对该模型进行改进得到更好的估计模型;基于Troutt提出的最大决策效率方法,构建了估计标准化目标函数系数的模型;通过两个数值算例说明该估计方法具有良好的表面有效性,且符合提出的后续验证准则.     

金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.     

发动机动态特性组合神经网络建模新方法

针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法. 该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分. 在网格线上,样本数据按照BP算法对网络模型进行训练,得到高精度神经网络函数,而在网格线中间,所求输出根据相邻的两条网格线的神经网络函数进行多步线性插值. 与传统组合神经网络建模方法的对比结果表明,在处理不同数组长度的多维发动机动态特性试验数据方面具有很好的适应能力.