基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

突发污染源散发特性辨识与仿真研究（英文）

在载人航天器、潜艇、飞机等密闭微环境中,如果发现有污染源存在,确定污染源的位置及其散发特性具有重要意义。笔者提出一种新型的浓度离散随机模型,在采用敏感性分析方法实现污染源定位后,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法实现污染源散发特性的动态辨识与预测,同时完成空气污染物浓度预测。笔者采用蒙特卡罗仿真实验方法对一密闭空间进行了动态仿真研究,仿真结果表明提出的方法可以实现污染源散发特性的快速准确辨识,具有重要的应用价值。

Abstract：

In case of contaminants appear in enclosed spaces such as spacecraft,submarine,aircraft and so on,it is useful to find the contaminant source. A novel algorithm was proposed to identify contaminant source strength based on finite sensors. After having identified the source location by using the Sensitivity Analysis Algorithm （SAA）,this method built a new discrete concentration stochastic model,and combined implicit and explicit Kalman filter. Monte Carlo simulation was used in our experiment. The simulation results show that the new method could track and predict the source strength dynamically; meanwhile,it also could predict the distribution of contaminant concentration.     

基于切片度量的重构对象识别

为了提高识别重构对象的效率和正确性,提出一种自动化识别重构对象的技术.首先,在程序切片的基础上,构造一种度量函数来量化元素间的依赖程度.然后,利用度量结果识别出在原程序的位置和从属关系不合理的元素,从而自动识别出程序中的"坏味道".与以往的手动识别相比,该方法可以自动地分析源代码,指出程序中不合理的地方,从而提高重构识别的效率,并建议使用相应的重构手段对"坏味道"实施更改,使代码更加合理、易于维护.最后,利用3个重构实例显示该方法能够识别出一些重构对象,从而验证了该方法的可行性.     

高耸结构建造阶段环境振动测试与模态分析

以建造阶段的广州新电视塔为研究背景,详细介绍了在一般风荷载激励下,对其进行的一次环境振动测试,然后用频域法和时域法两种不同的方法识别出了在测试阶段电视塔的前十阶模态频率及相应的振型和阻尼比,并与SAP2000有限元模型的计算结果进行了比较。结果表明本次频率的测试值和理论值低阶模态频率符合得很好,但高阶存在一定的差异。表明此次环境振动测试结果可以用来修正电视塔的初始有限元模型,从而为今后的健康监测和损伤检测提供较精确的基准模型。     

一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换

该文提出了一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换,基于说话人信息在不同频带中的非均匀分布性质,通过F比衡量不同频率子带对说话人信息的贡献大小,设计自适应频率滤波器,提高贡献大的频带的频率分辨率,降低贡献小的频带的频率分辨率,提取鉴别性特征DFCC。干净语音环境下,不同测试文件的实验表明,该文提出的DFCC特征的识别率比传统MFCC特征平均提高了1.45%,表明特征的稳定性好,对语音内容不存在依赖性;在不同信噪比的噪声环境下,识别率平均提高了6.37%,表明DFCC特征能够充分利用语音频带中包含的说话人信息,具有良好的抗噪性能。     

Identification of dynamic model parameters for lithium-ion batteries used in hybrid electric vehicles

An electrical equivalent circuit model for lithium-ion batteries used for hybrid electric vehicles (HEV) is presented. The model has two RC networks characterizing battery activation and concentration polarization process. The parameters of the model are identified using combined experimental and extended Kalman filter (EKF) recursive methods. The open-circuit voltage and ohmic resistance of the battery are directly measured and calculated from experimental measurements, respectively. The rest of the coupled dynamic parameters, i.e. the RC network parameters, are estimated using the EKF method. Experimental and simulation results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed circuit model and parameter identification techniques for simulating battery dynamics.     

高层混合结构地震整体损伤指标研究

首先基于模态参数,给出高层混合结构在四个损伤状态下的最终软化指标;然后用非线性分析软件CANNY对9个不同结构参数高层混合结构模型进行了近500次不同地震动作用下的非线性时程分析,建立了最大层间位移角与最终软化指标及结构参数之间的关系,以及最大层间位移角和最大总位移角之间的关系;并结合Pushover分析,提出了高层混合结构基于变形和能量的双参数损伤指标,最后通过一高层混合结构的模拟地震振动台试验对建议的各损伤指标量化值进行了验证.