提出2种用于求解非正定核Laplace SVR 的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace SVR而设计;第2种算法将Laplace SVR 作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace SVR 能够达到比较理想的回归精度,具有一定的理论意义和实用价值.
相似文献针对事件驱动型传感器网络应用系统,基于简化的AODV(adhoc ondemanddistancevectorrouting)(S-AODV)算法,提出一种结合预先路由和按需路由的混合拓扑控制策略,通过随机选择一部分节点预先运行S-AODV算法来减小事件发生时任务节点的初始拓扑建立时延.仿真实验表明,该策略能以较小的能耗代价换取较快的系统响应速度,满足了事件监测类应用的实时性要求.
相似文献以供应商和零售商组成的二阶段供应商管理库存(VMI)供应链系统为研究对象,考虑随机需求下的VMI系统中可能存在的滞销成本或缺货惩罚,建立了传统、Stackelberg博弈、Nash协商的3种收益共享机制的协调模型,并得出Nash协商能完美协调分散式VMI供应链的结论.最后,通过数值算例对相关结论进行了验证和分析.
相似文献针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.
相似文献针对Stewart主动隔振平台,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的多输入多输出自适应隔振控制方法.考虑外界振动对Stewart主动隔振平台动态特性的影响,建立了隔振平台在工作空间中的动力学模型.推导出RBF神经网络的权值矩阵、高斯基函数中心和宽度的在线自适应调节律,以使神经网络快速逼近系统的非线性动态函数.应用Lyapunov稳定性理论,证明了在扰动力和神经网络逼近误差有界的条件下,闭环控制系统滤波误差和RBF神经网络各调节参数估计误差的一致最终有界.仿真结果表明,该控制方法能有效地抑制不同方向的低频有界振动.
相似文献针对决策有向无环图支持向量机(DDAGSVM)需训练大量支持向量机(SVM)和误差积累的问题,提出一种线性判别分析(LDA)与SVM 混合的多类分类算法.首先根据高维样本在低维空间中投影的特点,给出一种优化LDA 分类阈值;然后以优化LDA 对每个二类问题的分类误差作为类间线性可分度,对线性可分度较低的问题采用非线性SVM 加以解决,并以分类误差作为对应二类问题的可分度;最后将可分度作为混合DDAG 分类器的决策依据.实验表明,与DDAGSVM 相比,所提出算法在确保泛化精度的条件下具有更高的训练和分类速度.
相似文献为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.
相似文献针对具有时变时滞和范数有界不确定性的随机系统,研究其随机镇定和鲁棒H∞控制问题.设计状态反馈控制器,使得对所有可容许的不确定性,闭环系统随机稳定且满足给定的H∞性能指标.利用线性矩阵不等式(LMI)及自由权矩阵技术得到系统镇定的一个充分条件,该充分条件由一组时滞相关的矩阵不等式表达.最后通过仿真数例表明了所提出方法的有效性.
相似文献针对不确定线性系统,研究了执行器失效情况下鲁棒容错H∞控制问题.基于连续增益故障模式.利用线性矩阵不等式LMI推导了系统H∞指标约束下鲁棒容错镇定的充要条件,分别给出了输出反馈和状态反馈H∞控制器的设计方法.通过引入变量代换,将求解输出反馈H∞指标约束的鲁棒容错控制器的可解条件转化为标准的LMI所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒定,并且能达到给定的H∞性能指标.仿真实例验证了所提出设计方法的有效性.
相似文献考虑时变参数系统的切换H∞控制问题.提出了由参数触发的切换策略,由此在最小驻留时间的限制下,将线性时变参数系统分解为若干具有范数有界不确定性的子系统.利用多Lyapunov函数方法分别设计各子系统的输出动态反馈控制器,使在切换策略驱动下构成的闭环系统满足H∞控制性能.仿真算例完整地实现了理论方法,并验证了其有效性.
相似文献将线性状态变换引入连续时间多面体不确定时滞系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,设计时滞相关型鲁棒预测控制器;通过适当选择Lyapunov 函数,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,并且该条件是时滞相关的.仿真算例验证了该方法的有效性.
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