Birkhoff系统的广义斜梯度表示

提出广义斜梯度系统并研究Birkhoff系统的广义斜梯度表示.给出系统成为广义斜梯度系统的条件.利用广义斜梯度系统的性质来研究系统解的稳定性.举例说明结果的应用.     

广义Birkhoff系统的梯度表示

研究广义 Birkhoff 系统的梯度表示. 给出广义 Birkhoff 系统可成为梯度系统的条件. 利用梯度系统的性质来研究广义 Birkhoff 系统的稳定性. 举例说明结果的应用.     

二阶自治广义Birkhoff系统的奇点分析

建立二阶自治广义Birkhoff系统的微分方程.给出该系统的线性化方程,得到该线性方程转化为梯度系统的条件,利用梯度系统的性质对线性系统的奇点进行了分析,然后再利用Perron定理探讨了相应的非线性系统的奇点类型.结果表明,如果线性系统能成为梯度系统,那么相应的非线性系统的奇点可能是结点或者鞍点.     

判定定常Chetaev型非完整系统稳定性的三重组合梯度方法

研究判定定常Chetaev型非完整系统稳定性的三重组合梯度方法. 首先,分别给出4类基本梯度系统和4类三重组合梯度系统的定义和微分方程；其次,得到非完整系统的相应完整系统成为三重组合梯度系统的条件,从而将定常Chetaev型非完整系统化成各类三重组合梯度系统；最后,利用三重组合梯度系统的性质来研究系统的稳定性. 举例说明结果的应用.     

Nielsen方程的三重组合梯度表示及其稳定性分析

研究Nielsen方程的三重组合梯度表示以及方程零解稳定性.首先给出4类三重组合梯度系统及其性质.其次,给出完整系统和非完整系统的Nielsen方程转化成三重组合梯度系统的条件;将完整和非完整两类Nielsen方程分别化为三重组合梯度系统并研究方程的零解稳定性.最后,举例验证结果的应用.     

带前馈广义分散控制系统的固定模

一、前言广义分散控制系统的研究正在逐渐引起人们的重视,尤其是其固定模的研究已取得了一些成果.如正常的分散系统一样,有时系统含有前馈.文献[4]研究了带前馈的正常分散控制系统的性质.本文研究的具有前馈广义分散控制系统的性质,主要包括有穷固定模与无穷固定模的定义及判别条件. 考虑系统     

广义分数阶混沌系统的动力学行为

利用最近提出的广义分数阶微积分算子,研究了一类新的带Caputo型导数的广义分数阶混沌系统.讨论了混沌性质对导数阶数与系统参数的依赖性,利用有限差分法对广义分数阶混沌系统进行数值模拟,结果显示广义分数阶系统不仅蕴含经典混沌系统的结果,还展现出其他的动力学行为.由于广义分数阶混沌系统统一了多个不同的系统,未来该领域有望获得更进一步的研究.     

具有脉冲作用的切换线性广义系统的稳定性

本文引入一类新的系统模型—具有脉冲作用的切换线性广义系统. 应用驻留时间(Dwell time)方法和平均驻留时间(Average dwell time)方法研究其稳定性问题, 并给出系统指数稳定性的充分条件. 证明了当平均驻留时间足够大且重设律是允许的, 那么系统是指数稳定的. 利用广义系统的受限等价性质, 具体给出允许的重设律的设计方法. 数值例子说明本文方法的有效性.     

广义对称组合系统的结构分析

研究了由若干个相同的广义线性子系统以对称的内联方式构成的广义对称组合大系统的性质.首先,通过系统变换,将原广义对称组合大系统转换为两个低阶的修正子系统,然后通过分析得到广义对称组合大系统的稳定性、能控性、能观性、固定模的存在性、分散正常化、Lyapunov方程和Riccati方程的解等性质,均可由这两个低阶的修正子系统的相应性质来描述.     

引用广义保持器的采样系统——结构性质与自适应鲁棒控制

研究一类线性时变不确定系统的采样控制.分析了采用的广义保持器和离散化系统 的结构性质,提出了考虑微处理器主频和字长的自适应鲁棒采样控制方案,证明了闭环系统 的稳定性.针对倒摆系统进行了计算机仿真研究.     

Aggregation of Dependent Risks Using the Koehler–Symanowski Copula Function

This study examines the Koehler and Symanovski copula function with specific marginals, such as the skew Student-t, the skew generalized secant hyperbolic, and the skew generalized exponential power distributions, in modelling financial returns and measuring dependent risks. The copula function can be specified by adding interaction terms to the cumulative distribution function for the case of independence. It can also be derived using a particular transformation of independent gamma functions. The advantage of using this distribution relative to others lies in its ability to model complex dependence structures among subsets of marginals, as we show for aggregate dependent risks of some market indices.     

Decomposition‐based multiinnovation gradient identification algorithms for a special bilinear system based on its input‐output representation

This article considers the parameter estimation for a special bilinear system with colored noise. Its input‐output representation is derived by eliminating the state variables in the bilinear system. Based on the input‐output representation of the bilinear system, a multiinnovation generalized extended stochastic gradient (MI‐GESG) algorithm is proposed by using the multiinnovation identification theory. Furthermore, a decomposition‐based multiinnovation (ie, hierarchical multiinnovation) generalized extended stochastic gradient identification (H‐MI‐GESG) algorithm is derived to enhance the parameter estimation accuracy by using the hierarchical identification principle, and a GESG algorithm is presented for comparison. Compared with the existing identification algorithms for the bilinear system, the proposed MI‐GESG and H‐MI‐GESG algorithms can generate more accurate parameter estimation. Finally, a simulation example is provided to verify the effectiveness of the proposed algorithms.     

The gradient with respect to a symmetric matrix

The well-known formulas for gradient matrices can be applied only when the elements of the matrix are independent [1],[2]. In this note, the author derives gradient formulas for two important types of element dependency: symmetry and skew symmetry. Application is made to the sensitivity analysis of optimal estimation systems.     

多输入–多输出非线性系统的特征模型及在挠性卫星姿态控制中的应用

研究多输入–多输出（MIMO）高阶非仿射非线性系统的特征建模问题.首先证明了MIMO高阶非仿射非线性系统的特征模型可用二阶时变差分方程组描述,并给出了特征模型的建模误差.然后设计了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制器,利用Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.由于控制结构中使用了分层模糊逻辑系统,从而极大减少了模糊规则和可调参数的个数,提高了控制的实时性.通过对挠性卫星姿态控制的仿真研究验证了所给控制方案的有效性,可实现高精度的姿态控制,且该方法具有较强的鲁棒性.     

基于用户轨迹数据的移动推荐系统研究

近年来,随着移动智能设备的普及,移动社交网络方兴未艾,用户习惯和朋友分享自己的精彩经历,因此产生了大规模具有时空属性的用户轨迹数据.从狭义的角度来看,轨迹数据是指连续采样的GPS数据.从广义的角度来看,在时空域存在连续性的序列,都可以称作轨迹.例如：在社交网络上的用户签到序列就可以认为是粗粒度的轨迹数据.广义轨迹数据具有时空异构性、连续与离散并存、时空项目的层次性不明显和分类不明确等特点,但是相比于GPS轨迹数据,广义轨迹数据来源广泛,蕴含丰富的信息,这给传统的移动推荐系统带来了巨大的机遇.与此同时,广义轨迹数据规模大、结构丰富,这也给传统的移动推荐系统带来了巨大的挑战.如何利用广义用户轨迹数据来提升移动推荐系统的性能,已成为学术界和产业界共同关注的重要课题.以轨迹数据特征作为切入点,对近年来基于广义用户轨迹数据的移动推荐系统的主要模型方法和推荐评价指标进行了系统综述,阐述了与传统移动推荐系统的联系和区别.最后,对基于广义用户轨迹数据的移动推荐系统有待深入研究的难点和发展趋势进行了分析和展望.     

织物图像的倾斜检测与纬纱密度识别

根据织物表面图像来自动识别组织结构参数是纹织CAD的一个重要研究内容。为解决在扫描过程中织物图像不可避免的倾斜现象,提出了一种快速的基于Hough变换的织物图像倾斜检测算法。为减少运算量,此算法首先提取图像梯度作为纬纱走向信息;然后运用层次Hough变换来检测倾斜角度,并获得了满意的检测精度;最后根据倾斜检测结果,采用一种新的与倾斜无关的纬密识别算法,通过提取倾斜角处的投影轮廓线来得到纬密排列规律,并计算出纬纱密度。实验结果表明,该算法用于结构图像倾斜检测和纬纱密度识别,可获得大于88%的检测准确率,纬度识别倾斜误差可控制在2°以内,可见具有较高的准确率和较好的实用性。     

一类多变量非线性系统的特征模型及其在卫星姿态控制中的应用

本文对一类多输入-多输出高阶非线性系统从理论上详细推导出了其特征模型,并设计了基于特征模型的稳定的自适应模糊广义预测控制方案。由于控制结构中使用了分层模糊系统,因而极大地减少了模糊规则数目,提高了控制的实时性。此外,文中还将所设计的控制方案用于挠性卫星的姿态控制。仿真结果表明,该控制方法具有较强的鲁棒性,可实现高精度的卫星姿态控制。