一类基于模糊辨识器的非线性动态系统辨识

针对模糊辨识器的参数优化,提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习,并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整,实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时,模糊辨识器的实现问题。仿真结果证实了该方法的有效性。     

广义最小塑性区尺寸判据

本文为了解决裂纹扩展问题,介绍一种新的断裂判据。在广义的Von Mises层服准则基础上,结合裂纹尖端附近的奇异应力场,得到了一个新的判据,名叫广义最小塑性区尺寸刹据,结果与参考文献(1)一致。概念清晰,方法简便。     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识(英文)

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

一类新广义的Hilbert型奇异积分算子的范数及其应用

文章在区间(a,∞)上,定义一个带参数的核为1/(x+y)λ的Hilbert型奇异积分算子T,研究它的有界性问题并求出其范数;作为应用,还考虑其涉及内积的等价形式.     

广义Roesser模型的广义特征值及配置

本文给出了广义Roesser模型的广义特征值定义,得出了它的配置方法,相应地给出了实例.     

论广义电子商务

对电子商务的认识,人们往往局限在INTERNET网上贸易范围,本文提出广义电子商务的观点,扩展了电子商务的概念．广义电子商务与相对的狭义电子商务之间是继承、交叉与扩展、创新的关系。它既具有狭义电子商务的特点,同时又有所突破。同狭义电子商务一样,广义电子商务既具有积极作用,同时又存在一些弊端与问题。     

污水处理过程中模糊自适应广义预测控制方法

污水处理是一个复杂的生化反应过程,具有高度非线性、强耦合、不确定性等特点。本文以基于活性污泥1号模型(ASM1)的污水处理benchmark为研究对象,采用模糊模型描述污水处理过程,利用自适应辨识策略提高模型的精确度,以模糊自适应模型作为预测模型,提出了污水处理过程模糊自适应广义预测控制方法。仿真结果表明:采用的模糊自适应预测控制方法能有效地控制出水水质。     

译文质量变量与“蝴蝶效应”

综合系统的翻译研究目前需要一个科学的理论模型去串联起动态背景下翻译活动中会影响最终翻译质量的因素。翻译动态系统中的各种复杂的关联,以"蝴蝶效应"模式运行,即系统中某一个因素的波动往往会造成大相径庭的结果。     

基于动态补偿的矩形广义系统模型预测控制

针对线性矩形广义系统,研究了基于动态补偿的有限时域模型预测控制问题,给出了存在合适维数的动态补偿器使得闭环系统正则、无脉冲、稳定的充要条件.在有限时域性能指标中引入一个终端有限权矩阵来保证稳定性,并利用矩阵不等式和Lyapunov方程求解优化问题,将提出的Lyapunov方程转化为双线性矩阵不等式形式(BLMI),以便采用路径算法最小化性能指标,保证了闭环系统是容许的.数值算例验证了方法的有效性.     

神经网络仿PID参数自适应控制器及其应用

介绍了基于BP神经网络的仿PID自适应控制器，给出了控制算法，推导了基于变形Elman网络的系统辨识算法，仿真及应用表明此方法是可行的。     

战略执行与创新能力提升的动态分析

对战略与组织作用于创新能力提升的动态机制研究发现： 中国企业转型升级缓慢、创新能力不足的一个重要原因是短期绩效目标对战略目标的侵蚀。企业可通过降低绩效目标来打破恶性循环，形成绩效与创新能力相互促进的良性循环；另一个更加可行的策略是，企业通过组织结构和激励制度的调整和变革，形成能力优先的资源分配原则，进而从根本上确立战略目标的优先地位，保证创新能力的快速提升。     

多变量仿射非线性系统的可逆性秩判据

系统的可逆性判别是非线性控制的逆系统方法的关键,为探索可逆性分析的新途径,该文将系统可逆的秩检验法引入到多变量仿射非线性系统中,其实质是将系统的可逆性判定转化为对系统的输出函数及其导数所构成的雅可比矩阵的秩条件分析。文中给出了仿射非线性系统可逆的秩判据定理与证明过程,提出了一种具体的求逆算法,最后,举例对算法进行了验证,通过与微分几何法和逆系统方法的比较说明了秩判据法的有效性。     

关于国民收入随机模型的广义最小方差控制

基于Astrom随机动态模型,讨论了非最小相位经济系统的控制问题.应用广义最小方差控制方法设计出自发投资的调控策略.通过实例表明,国民收入在控制策略作用下波动幅度最小,这是促进经济增长良性循环的重要前提.     

基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

具有投资滞后动态投入产出模型及其最优控制

将现代控制理论方法与投入产出分析相结合,研究了在宏观经济中带有普遍性的投资滞后及供需不平衡问题。导出了相应的动态模型及其最优控制的递推解。     

广义逆A(2)T,S的一般扰动和范数扰动

对广义逆A(2)T,S的一般扰动问题,得到了T和S在都有扰动的情况下广义逆A(2)T,S的连续性,其中,Im(G)=T,Ker(G)=S,同时对广义逆A(2)T,S在连续的条件下的范数扰动理论进行了进一步的探讨.     

两类广义预测控制算法的统一推广

基于ＣＡＲＩＭＡ模型和ＡＲＭＡＸ模型的广义预测控制算法是两类基本的ＧＰＣ算法，给出了它们的统一格式，对ＧＰＣ算法的理论分析和实际应用有意义。     

基于广义模糊双曲正切模型不确定系统的自适应控制

对于解决一类含有外部扰动的非线性系统的不确定项,本文提出了一种自适应控制方法,该方法基于广义模糊双曲正切模型(GFHM),利用GFHM的全局逼近特点,模糊规则数少,辨识精度高的优点,结合backstepping技术,设计系统的自适应控制器,保证系统所有信号有界与跟踪误差收敛性.通过仿真实例的比较说明了本文的方法逼近效果比传统的自适应模糊控制方法好.     

大规模外贸物流系统规划计算方法研究

求解大规模外资物流系统规划时,常常会遇到系统变量过多,从而计算精度低有时甚至完全不能求解的问题。解决这类问题的重要途径之一,就是先用动态规划方法求出系统中各起运点到点之间的所有最短线路和各线路的对应费率;最后将各最短线路的费率作为线性规划方法的计算参数,从而使系统的变量数大大减少,再用线性规划方法得到满足各种约束条件限制及品质要求的系统总体最优解。     

双线性工业过程稳态模型辨识新方法

针对双线性模型描述的工业过程的优化控制的稳态模型建立须在人为干扰很小的条件下进行,提出了利用优化过程中设定点的阶跃信号作为输入信息,在Fi为可逆矩阵的假设下,获取其稳态模型的辨识方法。该方法新颖、简洁、精度高、对生产过程干扰少,仿真结果显示了方法的有效性和实用性。