一种新的ARMA参数估计法

本文提出了一种识别ARMA模型参数的方法。首先由格林函数及逆函数的关系确定模型的阶及初参数值,再用线性最小二乘法识别精确参数。     

一个单变量线性系统实用辨识程序的编制

本文设计了一个程序,可以对单变量输入、出的线性部件或系统进行实时测试,程序中运用最小二乘法估计出被测对象的阶次、延迟时间和差分模型各参数,以达到建立被测对象动态模型的目的。此程序可在多种微型计算机上运行,计算结果表明对四阶和四阶以下的对象测试较准确。     

线性差分系统算子方法的几点注记

将p阶线性差分方程分解为p个一阶线性差分方程和的形式,利用一阶线性差分方程的结果导出p阶线性差分方程的动态性质,从而去掉已有文献中系统是稳定的这一假设.同时,使用算子方法(包括条件期望算子和滞后算子)来讨论含预期的红利模型,实现这一目标的关键在于条件期望的平滑性的算子表述.     

n阶变系数线性常微分方程的一种差分近似解

本文利用差分格式将ｎ阶变系数线性常微分方程转化为ｎ阶变系数线性差分方程，由文［２］我们即可得到ｎ阶变系数线性常微分方程的一种差分近似解。     

基于部件模态综合理论的拉索-阻尼器系统的模型降阶

基于部件模态综合理论,将拉索和阻尼器看作两个子结构,则安装阻尼器的拉索振动可以表示为静态约束模态和低频主模态的线性组合。考虑拉索抗弯刚度,推导结构的约束模态和主模态函数,并利用Galerkin方法得到以模态坐标为未知量的常微分运动方程。当仅考虑约束模态和1阶主模态时,根据复模态理论研究线性粘滞阻尼器参数与拉索-阻尼器系统的1阶模态参数的关系。通过与精确解的比较证明该降阶模型的有效性。此外,当忽略拉索抗弯刚度时,仿真分析表明,与目前常用的Johnson降阶模型相比,文中给出的降阶模型更为简便,计算的精度也略高些。     

应用MCEM算法估计一阶双重线性时间序列模型中的参数

本文利用Monte Carlo EM算法实现了对一阶双重线性时间序列模型的参数的估计.推出了估计模型中两个未知参数m与σ2的迭代步骤,并对模型进行了模拟计算,给出了模拟计算的结果.     

求突变模型梁挠度的差分方程

本文根据函数在突变点的单侧泰勒展开导出了突变模型梁的挠度差分方程。结果表明,传统的挠度差分方程在一般情况下仅零阶逼近于挠度近似微分方程,而本文导出的实用差分方程二阶逼近于挠度微分方程。对无分布力作用的梁用本文的差分方程将得到挠度的精确解而与差分步长选取无关。     

一类拟线性奇异摄动问题的指数型差分格式

讨论了求解一类拟线性奇异摄动问题的指数拟合型差分格式，证明了差分格式的解在Ｌ范数意义下关于摄动参数的一致一阶收敛性。     

热力系统的分数阶特性及其动态矩阵控制

在热力系统的控制设计或面向控制的特性分析时,目前广泛使用的是整数阶微分方程或者整数阶传递函数。研究表明:大量的热力系统采用分数阶描述比整数阶描述更精确,但是分数阶控制系统研究中存在着控制器参数整定困难等问题。本文基于动态矩阵控制是一种采用系统阶跃响应系数的非参数模型控制算法的特点,将其应用于分数阶系统的控制。因此只需获得系统的阶跃响应模型,从而避免了对于分数阶系统获取分数阶参数模型的困难以及获取整数阶参数模型的必然性模型失配问题,而且动态矩阵控制器参数整定相对简单,鲁棒性强。仿真结果证实该算法对分数阶系统的控制是可行且有效的。     

线性变系数差分方程的时域求解方法

以线性变系数微分方程的求解方法为依据,用类比法,提出了序列的原序列的概念,提出了后向差分运算对应的逆运算,即序列的不定求和,揭示了线性变系数差分方程的解结构。导出了一阶线性变系数差分方程的通解公式,基于一阶线性变系数差分方程的通解公式,利用降阶方法,导出了二阶线性变系数差分方程的通解公式,有效地解决了部分线性变系数差分方程的时域求解问题。     

A Kind of Second－Order Learning Algorithm Based on Generalized Cost Criteria in Multi－Layer Feed－Forward Neural Networks

A kind of second-order algorithm——recursive approximate Newton algorithm was given by Karayian—nis. The algorithm was simplified when it was formulated. Especially, the simplification to matrix Hessian was very reluctant, which led to the loss of valuable information and affected performance of the algorithm to certain extent. For multi-layer feed-forward neural networks, the second-order back-propagation recursive algorithm based generalized cost criteria was proposed. It is proved that it is equivalent to Newton recursive algorithm and has a second-order convergent rate. The performance and application prospect are analyzed. Lots of simulation ex-periments indicate that the calculation of the new algorithm is almost equivalent to the recursive least square multi-ple algorithm. The algorithm and selection of networks parameters are significant and the performance is more ex-cellent than BP algorithm and the second-order learning algorithm that was given by Karayiannis.     

一类时变参数的递推辨识方法

本文对线性时变系统的参数辨识方法进行了分析和研究,提出了一类新的时变参数递推辨识方法。算法假定时变参数由自回归模型表示,并保证辨识算法结构传递矩阵正实或严格正实。本文分别给出了白噪声和有色噪声情况的两种递推辨识算法,证明了它们的一致收敛性。结构分析表明,最小二乘估计和朗道自适应串联辨识算法是这类辨识方法的特例。在给定的结构条件下,辨识算法对周期和单调变化的时变参数有一定的跟踪能力。     

分解递推辨识算法的研究

提出了线性系统的分解递推辨识算法,并应用连带常微分方程的方法分析了算法的收敛性。仿真结果表明;该算法具有较快的收敛速度和较好的数值稳定。     

多变量线性系统辨识的一种模型特性及参数递推算法

本文讨论了多变量系统辩识中状态空间模型SSF3的结构指标及参数的特性,以及与克朗尼克指数等系统不变量的关系。文中对一类最小可观测系统,推导了模型的输入输出描述关系,并提出了实现状态空间模型在线辨识的新方法。     

线性系统拟线性对称松弛递推辨识算法

提出了线性系统拟线性对称超松弛形递推辨识新算法,并对其收敛性应用常微分方程的方法进行了分析。结果表明:该方法适合于求解大规模系统辨识问题,易于实现系统的在线辨识,精度较高,满足Lyapnouv渐近收敛的性质。     

二叉树后序遍历非递归算法的改进研究

通过分析二叉树后序遍历过程的特点，结合二叉树先序遍历非递归算法的思想，对传统的二叉树后序遍历非递归算法进行了改进，提出了基于“先序遍历”思想的二叉树后序遍历非递归算法，并在课堂教学中进行了应用，取得了良好的教学效果．     

基于多项式变换的自适应Chirp信号参数估计

提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursiveleastsquare)算法。利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)模型且其频率对应于多项式相位的最高次项系数。然后利用RLS算法对AR模型的AR系数进行自适应估计,通过AR系数求解谐波信号频率,便可以获得多项式相位中最高次项的系数。本算法速度快,计算量小,并且在较低的信噪比(SNR)下估计性能依然良好。Monte Carlo仿真实验证明了本方法的有效性。     

遗传算法-模糊聚类动态模糊神经网络辨识

针对非线性系统辨识特点,在剖析具有递归环节的T-S模糊神经网络结构的同时,提出了一种新型的3步设计优化方案,即非线性区域的线性划分、离线训练和在线辨识.将融合了模糊c-mean聚类(GA-FCM)(称为双群体并行聚类)算法引入到RTSFNN中,对非线性系统的输入输出空间进行聚类(线性划分),再在每个线性区域上建立ARMAX模型;利用GA实数编码,同时优化前件隶属函数的中心和宽度、递归增益及后件参数;在线时利用FCM在线分析输入数据特征,确定是否对现有划分进行改动,并利用GA迭代一定代数优化其他参数,直到误差满足要求为止.通过对非线性动态系统的辨识仿真,验证了所提出方法在训练时的寻优速度、训练误差及校验误差指标上均有很大优势.     

多径信道的自适应估计

为降低迭代型最小均方噪声抑制(RLM)算法的复杂度,对脉冲噪声抑制函数ρ(·)进行了改进,通过理论分析证明了改进后的算法仍然满足线性方程关系;同时还对ρ(·)中的关键阈值参数ξ与Δ进行了估计,并将改进后的RLM算法应用于对时变快衰信道冲激响应矢量的估计中.仿真结果显示,与标准的迭代型最小均方(RLS)算法相比,改进后的RLM算法抗大脉冲干扰的能力增强,可以在出现大脉冲干扰的情况下使信道冲激响应矢量快速收敛.     

考虑腐蚀的城市燃气管网抗震可靠度分析

基于马尔可夫过程原理提出了管线腐蚀发生模型,结合线性腐蚀发展模型,获得了埋地管线截面面积的概率密度函数。在此基础上,利用弹性地基梁原理给出了管线在地震作用下的地震反应,采用随机摄动方法给出了腐蚀管线地震反应的均值和标准差。根据规范公式建立了地震下管线极限状态方程,进而获得管线抗震可靠度。利用改进最小路递推分解算法进行了管网的抗震可靠度分析。该算法以网络最小路为分解策略,利用布尔运算原理给出了网络的递推分解格式,可以同时获得管网的不交最小路和不交最小割,进而利用概率不等式给出满足工程精度的结果。利用上述方法对一个工程实例进行了抗震可靠度分析。