摘要:

基于熵在自然科学和社会科学及其交叉学科的研究中具有独特的优势,介绍了熵在决策分析的主要研究领域:概率分布,效用函数,Bayes决策,多目标决策,群决策和其他决策问题中的应用现状及其研究成果,并对其未来的发展方向进行了探讨与展望.

摘要:

针对嵌入式实时调度系统,分析了控制任务的采样周期和延时不规则抖动属性及控制任务的稳定性能.针对抖动引起的时变不确定性,采用区间代数分析方法,构建系统的离散时间闭环区间状态矩阵,通过对单个时不变矩阵范数的判断得到一个保守的系统稳定性充分判据.仿真实例表明,当抖动在有界范围内变化时,该方法简便有效.

摘要:

基于强化学习的方法,提出一种动态电源管理超时策略自适应在线优化算法.构建基于超时策略动态电源管理系统的半Markov 控制过程模型,将动态电源管理问题转化为一个带约束的优化问题.利用此模型的动态结构特性,结合在线梯度估计与随机逼近推导超时策略的在线优化算法.该算法自适应性强,计算量小,具有全局收敛性.通过无线网络通信节点动态电源管理的应用仿真验证了算法的有效性.

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针对工作在理想状态附近的受控系统,通过对其非线性状态方程进行Taylor展开,使之变为无穷级数形式的常微分方程组;然后在线性状态方程组解的基础上采用常数变异法,使之变换成积分方程;最后采用逐次逼近法求得非线性状态方程的任意阶近似解,并进一步讨论了系统状态的方均包络矩阵的转移规律.

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基于多采样率数字控制理论,讨论了非线性连续被控对象和输入多采样率模糊控制器的设计问题.提出用线性矩阵不等式凸优化技术构建非线性系统的输入多采样率T-S模糊模型,并相应地研究了基于优化区域极点配置的PDC 状态反馈控制.通过解代数Riccati方程得到控制器的参数,给出了优化数字控制器的设计算法和闭环系统的稳定性条件.计算机仿真表明了所提出方法的有效性.

摘要:

介绍了稳定性双边匹配的概念,概括了Gale-Sharply 和H-R 算法求解1-1 和1-k 的计算过程.考虑商品的多属性,给出了交易者按综合满意程度对满足自己约束对方的排序计算方法.将Gale-Sharply 和H-R 算法从理论上扩展到"p-k”情况,用来解决电子中介处理稳定的多对多双边匹配问题.最后证明了扩展算法所得结果的稳定性,并给出了算例.

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研究了带离散时滞和分布时滞的不确定奇异摄动系统的鲁棒稳定问题.首先采用广义系统模型方法,将所研究的系统转化为与之等价的广义系统;然后提出对应的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了时滞相关的鲁棒稳定性判据,并在此基础上给出了鲁棒控制器设计,结论以矩阵不等式形式给出;最后仿真算例说明了方法的有效性.

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将信息融合思想引入非线性离散系统的预见控制,提出了信息融合最优预见控制,将对控制系统的所有性能要求和系统动力学转化为可融合信息;然后从信息融合估计的角度,使原问题转化为求控制量的"融合估计”问题.推导了基于卡尔曼滤波器的最优预见控制算法,讨论了预见步数的选取问题,并通过对机械手的转移控制仿真研究说明了信息融合最优预见控制算法的有效性.

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基于面向服务的网格环境,针对网格服务实例所指向的资源,提出了资源预留树的预留方法.利用在任务请求生命期内发现的所有合适资源构建资源预留树,当预留资源失效时,可直接在资源预留树内选取一个替代资源,保证资源预留的可靠性.针对不同的用户服务质量,设计了3种不同的预留策略,在此基础上,提出了基于不同策略的资源预留树算法TTL_RTA.相关的性能分析和仿真实验表明,该算法具有较好的效率和可靠性.

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将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数Karush-Kucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉,并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法.分析了算法的收敛性,利用LaSalle 不变集原理揭示其稳定机制,并讨论如何减弱收敛条件和扩大收敛域.

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针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出一种基于鲁棒规范变量分析(CVA)的故障诊断方法.该方法使用相关系数的鲁棒估计代替传统的相关系数,通过基于粒子群算法的投影寻踪技术计算最大化鲁棒相关系数的规范变量,从而建立统计模型并监控统计量检测过程的变化.连续搅拌反应器(CSTR)系统的仿真结果说明,鲁棒规范变量分析方法能在含离群点数据的基础上建立准确的统计模型,比规范变量分析更有效地监控过程变化.

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针对集群竞争环境与竞争性组合效率评价问题,首先,给出了一种基于样本单元评价集群成员有效性程度的非参数方法;然后,以该方法输出的信息为基础,给出了一套能够分别反映集群整体效率,局部效率以及个体对整体效率影响程度的指标和相应的计算公式;进而,给出了用于集群内部某些特殊单元群无效原因分析,有效状态预测以及整体优化的定量方法;最后,探讨了基于竞争目的的组合方案评价方法及其应用.

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为了满足时变对象自适应控制的需要,根据闭环系统主导极点的原理,提出了能够表示不同类型闭环系统的三阶标准化闭环模型.利用标准化模型在线辨识闭环系统,并从中提取3个能够表征闭环系统动态性能的特征量;然后利用神经网络建立闭环系统特征与对象参数变化率之间的关系.通过将控制器与对象的参数集结,根据对象参数变化率来整定PI控制器.在不同条件下的仿真说明所提方法的有效性和鲁棒性.

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针对无缝钢管连轧生产中衡量荒管质量好坏的横向和纵向壁厚不均检验滞后和难以建立其机理模型的问题,提出了基于步进均值子时段MPLS方法的荒管质量预报模型.介绍了步进均值子时段MPLS方法中过程数据时段分解,均值求取,回归模型建立和模型在线预报等关键内容.将建立的预报模型用于荒管质量预报中,为提高连轧生产的无缝钢管质量奠定了良好的基础.其实时性良好,可靠性和精度高,可用于荒管质量的在线预报和优化.

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讨论了一类含未知参数的非线性系统的自适应无源化问题.通过引入切换拓宽可反馈无源化对象的范围,在控制项前面的系数是未知参数线性函数的条件下构造出自适应无源反馈规律.在该条件不满足时,基于无源性分析给出了鲁棒自适应控制器,可以保证闭环系统是全局渐近稳定的.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

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研究含有控制时滞的线性系统的故障诊断方法和最优容错控制问题.给出了最优容错控制律的存在唯一性条件,提出了最优容错控制律的设计算法.通过构造增广的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器并同时实现了系统状态的观测,解决了最优容错控制的物理不可实现问题.利用观测器的输出得到物理可实现的动态最优容错控制律.仿真实例验证了故障诊断方法和动态最优容错控制律的有效性.

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针对切换模糊时滞系统,根据平行分布补偿算法,设计了模糊状态反馈控制器.使用切换技术及单Lyapunov 函数和多Lyapunov 函数方法,给出了这一类切换模糊时滞系统渐近稳定的充分条件及切换律.仿真结果表明了方法的有效性.

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针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测.

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针对一类系统矩阵和输入矩阵存在不确定性的多变量系统,结合微分估计器技术和极点配置技术,提出一种二阶非奇异终端滑模分解控制方法.所提方法适用于维数较高系统,可简化控制器设计,消除控制信号的高频抖振,实现系统的鲁棒递阶控制.仿真结果验证了所提方法的有效性.

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针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

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主要研究了两被动传感器的数据关联方法.首先建立了两传感器联合关联概率数学模型,将求解后验概率的极大值问题转化为求解特殊的指派问题;然后提出了一种改进型单亲遗传算法求解此问题,并从理论上证明了该算法的封闭性和可达性.仿真结果表明,所提出的方法收敛速度快,关联正确率高,验证了模型和求解方法的正确性,可行性.

摘要:

在SIRS模型基础上,提出一个带有直接免疫的SIRS类传染模型.利用平均场理论,分析得到该传播模型的传染临界阈值主要与网络拓扑结构,直接免疫速率和免疫丧失速率有关.理论分析和数值仿真表明,直接免疫作用可以增大复杂网络上疾病传播的临界阈值,降低传染性疾病的传播范围,从而有效控制疾病在复杂网络上传播.

摘要:

提出一种积分等式方法研究时滞系统稳定性问题.该方法是已有积分不等式方法的改进.结合自由权矩阵构建积分等式,且自由权矩阵的选取由Lyapunov-Krasovskii泛函的导数确定,从而在稳定条件的推导过程中,不引入任何模型转换及限界方法.基于该方法,可得到具有更低保守性的稳定条件.仿真例子说明了所提方法的有效性.

摘要:

在深入研究文化算法和神经网络相关文献基础上,针对神经网络建模的特点提出了一种训练神经网络的文化算法流程构造文化神经网络,并将该网络用于乙烯精馏塔产品质量软测量建模.通过训练与泛化能力的比较分析,结果表明基于文化神经网络的软测量模型具有良好的性能和较好的应用前景.