极大代数上线性系统的最小实现

研究极大代数上线性系统单输入单输出的最小实现问题. 给出了存在2维最小实现的充要条件,该条件是用无穷序列{gi}^∞0元素之间的关系描述的,因而容易判断;同时,用涂奉生提出的结构标准形和最小实现算法给出了2维最小实现的构造方法,从而完全解决了2维最小实现问题.作为以上结果的推论,指出了涂奉生猜想在维数小于等于2的情况下成立,并通过反例说明涂奉生猜想在大于2维的情况下不成立.     

复杂软件系统的软件网络结点影响分析

目前一些研究利用复杂网络理论揭示了软件网络的特性,为人们从系统的角度了解软件的结构提供了方法.但这些研究的一些结论却与软件的实际表现有着较大的差异.分析了软件网络结点的特性,揭示了产生上述差距的部分原因;并提出一种加权软件网络模型,以更准确地描述软件网络结点间的依赖关系;在这个加权软件网络模型的基础上,分析了软件的实际依赖关系及几个统计特性;分析了各统计特性与软件网络结点影响的关系;进一步提出了软件网络关键结点的概念;同时,在分析各种结点影响的基础上,提出了4 个合理的假设;最后,通过对两款软件的实验来验证这4 个假设的有效性.     

音容犹在—–与韩老师的闲聊

正第一次听说韩老师是1989年刚到中科院系统所读研究生的时候,和我同班同宿舍的一个女生是韩老师的学生,叫陈炎.我俩是系统所那年仅有的两个女生,颇有点相依为命的感觉.我是第一次离家,而且入学前对系统所和控制室几乎完全不了解,只是听长辈和学校老师都带着敬仰说\"中科院那可是科学的殿堂\",就稀里糊涂闯入了一个新世界.入学后才猛然发现我俩大概也是控制室那届研究生中仅有的本科不是学数学的学生,顿时有点懵,诚惶诚恐的.陈炎倒不以为     

解系统控制问题的递推方法

本文对系统控制及其他领域中的一大类问题,介绍一种递推解法,使当数据增加时,递推解以概率1收敛到真解.这方法主要以3个步骤来实现:首先,把欲解的问题参数化;然后,选择适用的递推参数估计算法;最后,证明递推估计收敛到笔者想要的值.文中列举了具体的系统控制问题,展示如何把它们参数化.作为递推估计算法,文中介绍了扩展截尾的随机逼近算法(SAAWET),给出了它的一般收敛定理.随后,以两个系统控制问题,展示该方法的具体实现,所附模拟计算实例证实了该方法.实际上,这种方法已成功地解决了系统控制及其他相关领域中的一系列问题.     

串行分组深度学习运行状态分析与故障预测

在现代工业生产运行中,如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据,实现异常工况的快速检测和故障预测,有效提高工业生产设备的可靠性,仍然是研究的难点。提出一种基于串行分组深度学习的工业生产运行状态分析与故障预测模型,针对时间序列突变故障设计了串行分组深度学习网络框架,实现目标对象的故障检测与预测,及时发出故障预警。通过对某造纸厂数据以及风力发电频率监测数据进行测试,并与传统神经网络预测模型进行对比分析,表明了所提算法的准确性,为提高生产设备使用寿命、减低工业生产成本,提高安全稳定运行起到重要作用。     

黑曲霉生产柠檬酸的控制论模型

黑曲霉发酵是工业生产柠檬酸的主要途径,研究该过程的动力学模型对更好地理解这一工业微生物的代谢机理有重要意义。基于黑曲霉(Aspergillus niger)柠檬酸发酵过程主要代谢途径的分析,构建了简化的碳代谢网络,建立了胞内物质和酶浓度的平衡模型。引入一阶闭环调节器模型描述发酵初期微生物酶系的建立过程。结合生物反应器模型,给出了重要宏观状态变量(如细胞物质浓度、基质浓度、产物浓度)和胞内酶浓度的动态仿真结果与实验值的对比。     

多人非合作随机自适应博弈（英文）

本文考虑系数未知的离散时间线性随机系统多人非合作的自适应博弈问题,每个参与者运用最小二乘算法和\"必然等价原则\"来设计博弈策略组合,目的是自适应优化自身的一步超前收益函数.本文证明此自适应策略组合使得闭环系统全局稳定,并且在一定意义下是该博弈问题的渐近纳什均衡解.     

分布式优化: 算法设计和收敛性分析

近年来,随着高科技的蓬勃发展,特别是云计算和大数据等新兴领域的出现,分布式优化理论和应用得到了越来越多的重视,并逐渐渗透到科学研究、工程应用和社会生活的各个方面,分布式优化是通过多智能体之间的合作协调有效地实现优化的任务,可用来解决许多集中式算法难以胜任的大规模复杂的优化问题.如今如何设计出有效的分布式优化算法并对其进行收敛性和复杂性的分析成了优化研究的主要任务之一.与集中式算法的主要区别在于分布式算法还不得不考虑通讯和协调在优化中起到的重要作用.本文集中讨论了近年来分布式优化研究中的一些典型热门的研究问题,从一个侧面介绍了包括无约束优化、带约束优化、以及分布式博弈等方向的部分最新成果.同时也比较详尽地论述了笔者最近的相关研究成果.最后,本文简要地对分布式优化的研究和应用前景进行了展望.