参数辩识的线性规划法及其快速实现

本文在最小绝对误差和准则下。给出了辩识线性回归模型参数的线性规划方法。並根据线性单纯形表格的特点对线性规划的算法做了极其有效的改进。整个迭代过程中。无需计算单纯形表格,而是通过两个矩阵的相乘积来进行最优性判断,因而能节省大量的存储空间。通过最小二乘法选择线性规划迭代法的初始基点,使得迭代次数大为减少、计算速度大大提高。大量的应用实例表明,本文给出的算法十分有效、速度的改进相当可观。     

动态测量信息的在线辩识处理及其补偿

主动测量技术向智能化发展的今天，使传感器（量仪)与计算机的功能溶为一体，通过对传感器的静、动态特性分析，其滞后特性是产生动态误差的主要原因．为了减少或消除主动测量中的动态误差，提出了一种对被测变量的测量值进行智能化处理，在线辩识出表征传感器滞后特性的特征参数Tm，再利用校正（补偿）的方法，减小甚至消除传感器滞后特性的影响，使被测变量的测量值准确、迅速地跟踪被测变量的真实值．     

鱼乐之辩：中国古代怀疑论和可知论的论证

我国古代也存在怀疑论和可知论之争。庄子和惠施虽然不是两方代表，但二人在他心问题上的争论确也深刻反映了我国古代的认识论思想所达到的高度。这次鱼乐之辩无论就双方的思辩性还是逻辑推理的缜密性都为后人所称道。通过分析二者逻辑推理过程，以剖析其思想的渊源，从而审视庄子和惠施的哲学思想。     

碳酸化塔CO2浓度的软测量

通过联碱碳酸化塔中与CO2浓度相关且可在线实时检测的参数,如进气量、温度、压力等,构造出CO2浓度的多元一次回归模型。并根据自适应辩识原理,对变量形式进行变换,导出可变窗口自适应辩识方法,建立了联碱碳酸化塔中CO2浓度估计器,利用该估计器的模型参数和可在线实时检测的相关参数,以及在线估计算法,使得联碱碳酸化塔中CO2浓度在线检测成为可能。     

基于对象模型的不确定环境下服务性机器人系统模型研究

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统模型 ,描述了模型的实现方法 ,并介绍了在动态不确定环境下实现任务规划的一种方法 ,这种任务规划方法模仿了人任务规划方式 ,选择最有可能成功执行的任务执行 ,当环境发生意外变化或目标被改变时 ,它能够作出相应的反应 ,改变任务选择 ,同时这种任务规划方法对实现人机接口特别有用。     

用于支持向量机拒识区域的加权k近邻法

为解决1-v-r和1-v-1支持向量机中存在的拒识区域问题,提出一种加权k近邻法。该方法计算落入拒识区域中的样本,即拒识样本到所有训练样本的距离,选择最近的k个样本为拒识样本的类别投票,并根据距离大小进行加权,得票多的类即拒识样本的所属类。实验结果表明,加权k近邻法实现了零拒识,提高了传统多分类支持向量机的分类性能。     

番禺4洼文昌组烃源岩生物标志化合物特征与油源判识

在三级层序格架下分析了珠江口盆地番禺4洼文昌组烃源岩生物标志化合物纵向演化特征及影响因素,优选出T/C30藿烷、Ts/Tm及C304-甲基甾烷／C29甾烷等参数作为原油族群划分和油源对比的主要指标,厘清了该洼陷区已发现原油的来源和分布规律.研究认为,以高丰度C304-甲基甾烷、极低丰度双杜松烷T构型化合物和Ts与Tm相...     

四轴联动加工中心误差模型及参数辩识

基于对多体系统理论,以三轴加工中心误差模型及参数辩识为基础,建立了四轴联动加工中心运动误差模型。以Ｍａｋｉｎｏ加工中心为对象,建立了数学模型并进行了参数辩识。在参数辩识中,采用国际先进的Ｒｅｎｉｓｈａｗ测量系统回转误差,且与传统方法相结合,开发出一套即精确又有效的方法,具有一定的实用价值。     

煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究进展

围绕拟解决的重大科学问题“煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究”,以煤与瓦斯突出、冲击地压等典型煤矿动力灾害为研究对象,鉴于煤矿典型动力灾害诱发机理不清、风险判识不明、监控预警技术不足等现状。 通过研究：① 冲击地压孕育机理与风险判识及监测预警;② 煤与瓦斯突出灾变机理及监测预警;③ 煤矿典型动力灾害信号采集传输和智能化分析;④ 煤矿典型动力灾害监控预警系统平台等4项内容,开发了大尺度、真三维、全封闭自动开挖煤与瓦斯突出物理模拟实验装置,研制了包括光纤光栅微震传感、三轴应力传感、分布式多点激光甲烷检测等在内的动力灾害前兆信息新型感知与多网融合传输传感装置,建立了井下传感器数据的多元海量动态信息的聚合理论与方法,构建了基于漂移特征的潜在煤矿典型动力灾害预测方法与多粒度知识挖掘方法,形成了基于大数据分析和数据挖掘的煤矿动力灾害风险判识和监控预警模型。 通过现场实践,表明能实现全面采集人机环参数,且采集传感器具有故障自诊断、响应时间短、标校周期长等优点。监控预警系统稳定运行无故障率达到了99%,抗干扰等级不低于3级,系统监控预警准确率大于90%,实现了煤矿典型动力灾害隐患在线监测、智能判识、实时预警。