Process modeling and optimizing control based on sparse nonuniformly sampled data

<正> In this paper,a process modeling and related optimizing control for nonuniformly sampled ( NUS)systems are addressed.By using a proposed nonuniform integration filter and subspace method estimation,an identification method of NUS systems is developed,based on which either an output soft sensor or ahidden state estimator is developed.The optimizing control is implemented by replacing the sparsely-measured/immeasurable variable with the estimated one.Examples of optimizing control problem are given.The proposed optimizing control strategy in the simulation examples is verified to be very effective.     

Krylov子空间投影法研究进展

Ｋｒｙｌｏｖ子空间投影法是一类非常有效的大型稀疏线性代数方程组解法，已被广泛应用于各种领域，随着左右空间Ｌｍ，Ｋｍ的不同取法可以得到许多人们熟知的方法．本文按矩阵Ｈｍ的不同类型，即为上Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｙ阵还是三对角阵将Ｋｒｙｌｏｖ子空间投影法分成两大类，从每步迭代是否具有最优性和方法的存储量、计算量等方面对Ｋｒｙｌｏｖ子空间法及其最新进展进行评述，指出Ｋｒｙｌｏｖ子空间法的局限及今后的研究方向．     

Лурье问题的降维解法

本文研究了题的降维解法.证明当c属于一个确定的线性变换的k维不变子空间时,原系统的绝对稳定性与一k维系统的绝对稳定性相同.文中特别证明了当c属于这个变换的一维或二维不变子空间时,猜测成立,并给出了一类系统绝对稳定的充要性代数条件.     

光滑离散函数性质的探讨

在文献［１］的基础上对两个光滑离散函数和的性质进行探讨．     

l_1-总变分图像恢复的一种快速解法

总变分正则对具有清晰边缘的图像有较高的恢复性能.鉴于其不可微,交替方向法被广泛用来求解该类问题.然而,交替优化子问题常常使得搜索方向不精确.针对交替方向法在l_1-总变分图像恢复模型中的应用,提出了一种利用子空间优化矫正其当前搜索方向的方法.数值实验结果表明推出的方法可以有效地提升图像恢复性能.     

f（T）的超可分解性

本文讨论在Banach 空间X 上的闭算子T 和由函数演算所确定的算子f(T)之间的关系.得到下列主要结果:(1) 若f∈(?)_(1/m)(T),且T 是超可分解的,则f(T)也是超可分解的.其中(?)_(1/m)表示在σ(T)的某邻域内解析,且在“∞”处有m 级极点的复值函数.(2) 若f∈(?)_∞(T),且T 是超可分解的,则f(T)也是超可分解的.其中(?)_∞(T)表示在σ(T)∪{∞}的某邻域内解析的复值函数全体.     

约化算子的性质

设H是复Hilbert空间,B(H)表示H上有界线性算子全体所组成的代数。对A∈B(H),{A}′={C:CA=AC,C∈B(H}表示A的换位。设L是H的子空间,如果L又是{A}′中任一元素C的不变(约化)子空间,则称L为{A}′的约化子空间.如果A的任一不变予空间都是A的约化子空间,就称A是约化算子,关于约化算子的己有结果见[1];如果{A}′的任一不变子空间都是{A}′的约化子空间,就称A是超约化算子。定理1 设C是一对一的紧算子,A是约化算子,B是一没有无限重特征值的非数乘的超     

基于改进即时学习算法的动液面软测量建模

油田动液面参数软测量预测应用中,软测量模型随生产的进行会逐步退化,导致预测结果偏差较大,无法在油田生产过程中加以使用.对此,提出采用基于子空间相似度的即时学习策略来对动液面预测模型进行自适应动态更新.通过对生产阶段数据进行子空间的相似度计算,提高建模样本选取的准确性.设计两个记忆参数改变以往即时学习策略模型的更新方法,在减少计算量的同时提高动液面的预测精度.与以往即时学习算法进行实验对比,结果表明,改进算法对油田动液面测量精度高,适应性强,符合油田生产标准,可以应用于油田实际生产.     

不确定性在推理过程中传播的行为特征

在布尔算子模糊逻辑中，证明了前提的不确定性在推理过程向结论传播时，恒真水平呈递增趋势，而恒假水平保持不变的特性，从而在定性的意义上说明了随着推理过程的深入，结论的不确定性将会越来越分明，但其可靠性不可能有根本性的提高。