非线性不确定系统的鲁棒镇定与非线性H~∞控制

研究一类非线性不确定系统的局部鲁棒镇定，提出了不确定系统的Ｌｙａｐｕｎｏｖ型可镇定的鲁棒性概念．在不确定项满足模有界结构条件下，对控制矩阵的不确定性分２种情况，分别从Ｈ∞控制和微分几何角度，给出了非线性Ｈ∞控制与非线性系统Ｌｙａｐｕｎｏｖ型可镇定的充分条件．     

工程地震凸集方法的实用化研究

为了解决地震激励不确定性的描述问题及其响应的求解，提出了反应谱参量双界限和强度参量双界限２个凸集模型，并结合工程实例，将该２个模型的计算结果与其他模型的结果进行了比较，提出决定凸集模型合理性和实用性的关键在于，模型能否表达出地面运动强度的合理取值范围。研究结果表明：这２个双界限模型，不仅模型参数的客观物理意义明确，概念清晰，并且能与现行常规方法有机地结合。     

A计权电路对p-p声强法测量精度的影响

与数字计权相比,模拟计权电路具有稳定可靠、实时性高、动态范围宽等优点。文章对A计权电路参数进行了计算,分析了电路幅值、相特性对声强测量系统测量精度的影响,给出了电路参数调整策略,并最终对其产生的声强测量不确定度进行了评定。结果表明,通过对器件的筛选、改变隔离棒长度和微调电阻,可有效控制电路对声强测量精度的影响。     

GIS中数据不确定性研究综述

数据不确定性是GIS中的关键问题之一，分析GIS中产生数据不确定性的原因及其研究意义；简要回顾数据不确定性研究的历程；总结GIS中不确定性研究的理论和方法；给出了研究数据不确定性问题的建议。     

人类自然语言的不确定性及其处理原则

基于人类自然语言用于不确定性表示的特性，提出了智能系统中处理不确定知识的条件假设、不确定度假设、缩小区间假设、独立性假设、语境假设、正比假设和相应的处理原则：最小不确定性原则、最大不确定性原则和不确定性不变原则。     

关于时不变线性系统的可控性与可观性

讨论了多输入、多输出时不变线性系统 x=Ax + Buy =Cx 在矩阵组 ( A,B,C)为不确定 ,但取值于一个给定的有界闭集的情况下 ,系统的可控性与可观性的充分条件。采用矩阵不等式进行讨论 ,为解决此问题建立一个充分条件。     

金坛地区五氯酚在环境介质中分布迁移和转化的计算模拟

以五氯酚(PCP)及其钠盐为研究对象,选择曾长期使用五氯酚钠杀灭钉螺的江苏省金坛地区为研究区域,建立动态多介质逸度模型对1959—2003年间PCP在该地区环境中的分布、迁移和转化进行模拟,得到了不同介质中PCP的质量浓度变化,其中1993年PCP在大气、水、土壤和沉积物中的质量浓度分别为1.03×10-4ng/m3,0.58μg/L,1.37μg/kg和4.91μg/kg,与同年的实测值基本一致,植物相的值(19.2μg/kg)则高出实测值1～2个数量级。降解反应是PCP从该地区消失的主要途径。通过不确定性分析研究了输入参数的不确定性对结果的影响。     

PrCo5的磁晶各向异性起源

用单粒子点电荷模型研究了ＰｒＣｏ５的磁晶各向异性，特别是计算了磁晶各向异性常数随温度的变化，计算结果表明：晶场和屏蔽因子对磁晶各向异性能有较大影响，而交换相互作用对各向异性能影响较小．同时，理论分析的结果也解释了实验上观察到的ＰｒＣｏ５由易锥面磁化转向易轴磁化的现象     

不确定需求条件下的网站开发

提供了一个针对网站开发需求不确定性问题的解决方案,试图通过模块化设计及模块化规则的应用实施,使网站的功能更具有适应性,从而能够使网站在激烈复杂的市场竞争中取得先机.     

Model uncertainty,thick modelling and the predictability of stock returns

Recent financial research has provided evidence on the predictability of asset returns. In this paper we consider the results contained in Pesaran and Timmerman (1995), which provided evidence on predictability of excess returns in the US stock market over the sample 1959–1992. We show that the extension of the sample to the nineties weakens considerably the statistical and economic significance of the predictability of stock returns based on earlier data. We propose an extension of their framework, based on the explicit consideration of model uncertainty under rich parameterizations for the predictive models. We propose a novel methodology to deal with model uncertainty based on ‘thick’ modelling, i.e. on considering a multiplicity of predictive models rather than a single predictive model. We show that portfolio allocations based on a thick modelling strategy systematically outperform thin modelling. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.