一类递归数列的收敛判别法

讨论了已知初项 a_1,而通项由递归式 a_(n+1)=f(a_n)(n>1)确定的递归数列.给出了利用导数判定其收敛性,并求出其极限的方法.     

一种系统在线辨识算法的改进研究

研究了线性单输入单输出系统在线辨识的递推算法．为确保复杂的智能控制有更充裕的时间，在保证辨识精度的情况下，提出了减少参数辨识运算量的变步长递推算法．传统的递推最小二乘法采用的方式是每获得一组新观测数据就修正一次参数估计值，而变步长递推算法增加了改变每次修正参数估计值前获得新观测数据的组数，合并了一些重复的运算．对该算法进行了推导，并给出了参数误差的差分方程，在理论上证明了算法的收敛性．仿真和实验表明，该算法的运算量有明显减少，而收敛速度和辨识精度几乎没降低．     

声表面波器件的快速精确模拟

该文提出了声表面波器件有限元/边界元（Finite Element Method/Boundary Element Method,FEM/BEM）模拟的快速计算方法.FEM/BEM方法作为一种全波分析方法,考虑了所有声波模式,能实现对声表面波器件的精确模拟,但FEM/BEM方法一般计算量大而难以实用,国内外已有工作围绕提高FEM/BEM法的计算速度展开.本文将在Ventura工作的基础上,优化占主要计算量的体波贡献.首先对固定的半无限长压电基片的格林函数用分段多项式函数近似,以避免复杂格林函数的反复计算,然后推导出近似后的积分之间的递推关系式,编写递推算法,并通过实例验证了递推算法能达到精度要求且提高了计算速度.最后采用优化后的FEM/BEM程序对一种纵向耦合（Double Mode Saw,DMS）滤波器进行模拟,模拟结果与实验结果吻合.     

一类时滞多变量连续系统的广义预测控制

针对多变量连续时间广义预测控制提出了一种新的时滞解决方案及其参数递推计算方法(MDCGPC).在多变量子子模型的基础上采用时滞预测机制,通过参数恒等式变换,将时滞补偿环节引入到预测输出中,通过求解二次性能指标获得控制律的显式解.避免了模型时滞近似方法带来的误差和非最小相位特性,可以处理各路时滞不相同的情况,通过对参考轨迹的调节,可以具有一定的解耦能力.同时参数的递推计算方法简化了多项式数学运算的难度,减小了计算负荷和复杂性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

巴特沃思数字滤波器的设计

本文综述了几种主要数字滤波器的设计方法.并按照其中一种比较优化的方法,即由巴特沃思逼近法原型模拟滤波器通过双线性变换到数字滤波器的设计方法,以递归的方式在微机上实现了一种数字滤波器的设计.本文对其原理进行较详细的阐述,最后还说明了本计算机程序的一些特点.     

基于RFE_RF算法的幼龄沉香叶片含水率预估模型

【目的】针对随机森林算法在树木水分预测模型中高维度变量筛选困难及精度较低的问题,研究基于递归特征消除(RFE)与随机森林(RF)的融合算法,构建幼龄沉香(Aquilaria sinensis)可见光图像与叶片含水率的估测模型,探索适合幼龄沉香生长的水分条件,为实现沉香幼苗水分亏缺程度的无损监测提供可行方法。【方法】以2年生的名贵树种沉香为研究对象,用相机获取4种不同水分梯度下的幼龄沉香可见光图像,提取15种图像特征,利用递归特征消除法筛选沉香叶片最优的图像特征子集,然后结合随机森林算法构建沉香叶片含水率的预测模型,最后利用十折交叉验证法,将RFE_RF模型与常规随机森林(RF)以及最小二乘法支持向量机(LSSVM)相比较,检验模型的可行性。利用递归特征消除和随机森林融合(RFE_RF)算法筛选出幼龄沉香叶片图像的标准红光值(I_NR)、饱和度(S)、矩形度(E_R)3个特征,并以此作为模型自变量。【结果】与重度水淹胁迫相比,幼龄沉香对于长期重度干旱胁迫更加敏感,且干旱时间超出2周时幼苗叶片严重受损,威胁沉香生长;沉香最适叶片水分生长范围为50%~65%,适度增加水分,有利于沉香生长。基于RFE_RF融合算法构建的预测模型敏感度、特异性、误报率和精度分别达到88.64%、85. 31%、14. 39%和91.62%,优于LSSVM模型效果;与RF预测模型相比其敏感度提高3.34%、特异性提高10.87%、误报率降低36.83%、精度提高13.39%。【结论】基于RFE_RF融合算法建立的沉香叶片颜色、形状特征与含水率的模型,解决了随机森林过程中高维度变量选择问题,提高了RF在林木水分预测模型中的精度,实现了沉香幼苗叶片含水率的无损估测和诊断,为珍贵树种在经营管理中对水分进行准确管控提供了新思路。