绑定机构
扫描成功 请在APP上操作
打开万方数据APP,点击右上角"扫一扫",扫描二维码即可将您登录的个人账号与机构账号绑定,绑定后您可在APP上享有机构权限,如需更换机构账号,可到个人中心解绑。
欢迎的朋友
万方知识发现服务平台
获取范围
  • 1 / 100
  (已选择0条) 清除 结果分析
找到 5214 条结果
[硕士论文] 陈婷
应用数学 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:检验两分布总体是否相等在实际中有非常广泛的应用。例如,新旧药物、新旧方法的分布多数可以用正态分布来拟合,而且由于当今数据的急剧增加,数据的类型也更加多元化,使双参数指数分布在生存分析、产品寿命等中的应用也越来越广泛。因此,为了比较新旧产品的寿命或者新旧药物的疗效,研究两正态分布和两双参数指数分布是否相等是必要的。本文主要研究了两个正态分布总体和两个双参数指数分布是否相等的非参数检验。
  首先,研究了当一个总体的均值已知时两个正态分布总体相等的似然比检验,构造了不同于Neyman和Pearson提出的似然比检验统计量,并获得了统计量的精确零分布。对检验统计量的第一类错误和检验功效进行了模拟分析,模拟研究表明我们提出的检验统计量在控制第一类错误和检验功效方面都比N-P提出的方法表现得更好。
  其次,研究了当一个正态分布总体的方差己知情况下,两个正态分布总体是否相等的似然比检验,构造了似然比检验统计量,研究了其统计性质,获得了统计量的精确零分布。对检验统计量的第一类错误和检验功效进行了模拟分析,模拟研究表明我们提出的检验统计量在控制第一类错误和检验功效方面都比N-P提出的方法表现得更好。
  然后,研究了应用Overlap Coefficient方法检验两双参数指数是否相等的问题。给出了Overlap Coefficient方法的极大似然估计,还研究了Overlap Coefficient三个测度ρ,λ,Δ的性质,并提出了相关定理。通过模拟分析,并且模拟比较了Overlap Coefficient三个测度的均方误差。然后,应用了实际例子阐述了Overlap Coefficient方法的应用。
[博士论文] 董璐
控制科学与工程;控制理论与控制工程 东南大学 2017(学位年度)
摘要:自适应动态规划(ADP)是一种结合了动态规划、强化学习、神经网络等多重理论的控制策略,为解决非线性系统的最优控制问题提供了新的有效方法。与动态规划相比,它的优势在于能够有效求解非线性系统哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,克服“维数灾”,适用于模型未知的复杂非线性系统等等,因此获得了研究者的广泛关注。然而,随着通讯网络的发展和计算数据的增多,传统的基于时间触发的自适应动态规划算法已经很难满足人们对于计算效率和资源利用率的要求。因此,本文基于事件触发控制和自适应动态规划理论,提出了一种新的事件触发自适应动态规划算法,并且从理论上证明了该算法能够保证整个闭环系统的稳定性,为复杂非线性系统的分析与控制提供了新的设计思路和实现方法。与传统的时间触发自适应动态规划算法相比,这种事件触发机制采用非周期性的方式进行控制器更新、系统数据传输,能够大幅提高计算资源和通信资源利用的效率。本文主要工作如下:
  (1)提出了一种基于预测事件触发控制的启发式动态规划(HDP)算法,解决了一类未知非线性连续系统的最优控制问题。一般地,在事件触发HDP控制算法中,事件触发误差被定义为当前状态与采样状态之间的差值,并由此来设计出适合的事件触发条件。该方法利用神经网络强大的函数映射能力,重构系统模型进而估测状态向量。在经典的事件触发控制方法的基础上,通过估测下一个观测时刻的状态向量,计算产生预测事件触发误差,进而设计出具有预测性的事件触发条件。在该预测事件触发条件下更新执行网络,使得被控系统能够更快收敛,节约更多计算成本。
  (2)针对一类输入受限的非线性系统的最优控制问题,提出了一种基于事件触发的HDP算法。首先,受到Lyshevski的启发,设计了一类非二次型性能指标函数,用于求解输入受限系统的最优控制问题。其次,针对非线性输入受限系统的HJB方程无法直接求得解析解的问题,充分利用了神经网络所具有的非线性映射能力以及较强的自适应学习能力,采取执行-评价结构来得到HJB等式的近似解。同时,利用李亚普诺夫稳定性原理,设计适当的事件触发阈值,使得HDP控制器在制定的触发条件下进行非周期性采样,这样控制器的效率和控制性能都得以保证。最后给出严格的数学证明保证了闭环系统的稳定性。
  (3)提出了一种基于事件触发的二次启发式规划(DHP)算法用于求解一类复杂的连续时间系统的最优控制问题。在传统的DHP算法中,评价网络的输出被定义为协状态,即代价函数对其输入的偏导数。该协状态的维数受到输入维数的影响,因而也包含了更多的信息。随着评价网络输入维数的增加,DHP控制器的计算复杂度将成倍增长,使得控制器在大规模复杂系统中的应用受到限制。而设定DHP控制器事件触发机制的难点在于,随着评价网络输出的复杂度增加,设计事件触发条件的难度也随之增加。文中利用李亚普诺夫稳定性定理,为传统的时间触发DHP控制器设计了触发阈值,制定了非周期性采样的事件触发条件,并证明了在此采样规则下系统的稳定性和神经网络的收敛性。
  (4)为了解决非线性离散系统的最优控制问题,提出了一种基于事件触发的HDP算法。假设被控对象具有输入状态稳定(ISS)特性,由此定义离散系统的输入状态稳定-李亚普诺夫(ISS-Lyapunov)函数,且在此基础上设计出被控系统在事件触发机制下的触发阈值。严格证明了该算法能够保证被控系统渐近稳定。仿真结果表明,与传统的时间触发HDP控制器相比,本文所提出的方法能够显著地减少控制器计算成本,同时保证与其相似的控制性能。
  (5)负荷频率控制(LFC)是保障电力系统安全稳定运行的重要部分,受到研究者的广泛关注。为了保障LFC的有效性和稳定性,设定比例-积分(PI)控制器作为主控制器,同时为了弥补其自适应学习能力的不足,加入了ADP控制器作为辅助控制器。该设计既能保留预设控制器(PI控制器)中的系统信息,又能利用神经网络的学习能力,从而在保证控制稳定性的前提下,提高算法的鲁棒性和自适应性。然而,双控制器的设计产生了较高的计算成本。为了减轻该PI-ADP控制器的计算成本,以及电力系统的传输负担,提出了一种基于事件触发的PI-ADP控制。在此设计中,分别针对主控制器(PI控制器)和辅助控制器(ADP控制器)设计了事件触发更新机制,并从理论上证明了控制器的非周期性更新法则能够保证闭环系统的稳定性。
  最后,在总结了全文的工作基础之上指出了事件触发ADP算法进一步的发展方向,对后续的研究工作进行了展望和阐述。
[硕士论文] 程晓莉
数学 西安电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:由离散事件动态系统与连续变量动态系统采用某种合作机制,共同形成的一类复杂系统即为混杂系统,混杂系统因其普遍性和复杂性的特点引起许多学者的关注。本文主要研究一类由确定有限状态自动机(DFSM)作为混杂系统的离散事件部分,同时该混杂系统的连续部分是具有严格反馈结构且含有未知混合参数(时不变参数和时变参数)、未知时变控制增益以及时变扰动的非线性系统,对于这类多变量未知的系统的研究更具有现实意义。本文以Lyapunov-like稳定性理论和Backstepping设计方法作为基本研究工具,结合确定有限状态自动机的相关理论知识,重点研究由确定有限状态自动机触发跟踪轨迹变化的自适应迭代学习控制问题。主要工作如下:
  1.研究由确定有限状态自动机触发跟踪轨迹变化的二阶严格反馈混合参数自适应迭代学习控制问题。首先,将确定有限状态自动机用含有线性不等式约束的线性方程进行描述,并给出其目标平衡集以及镇定于该目标平衡集的相关概念;其次,设计将其镇定于一个目标平衡集的状态反馈控制算法;然后,将确定有限状态自动机的各节点与各跟踪轨迹一一对应,由确定有限状态自动机的稳定化来确定多个跟踪轨迹的稳定跳转;最后,针对含有未知混合参数、未知时变扰动及时变控制增益的二阶严格反馈非线性系统,设计微分-差分自适应学习律以及系统控制律,使得系统状态沿迭代方向实现对于多目标在L2Tˉ范数意义下的跟踪控制,通过构造Laypunov-like函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。数值仿真验证了该算法的可行性。
  2.研究由确定有限状态自动机触发跟踪轨迹变化的高阶严格反馈混合参数自适应迭代学习控制问题。首先,研究混杂系统中离散事件部分的稳定性问题,给出将确定有限状态自动机在目标平衡集上的稳定化问题,类似与上述处理方法;其次,研究混杂系统连续部分的控制问题,考虑一类含有未知混合参数、未知时变扰动及时变控制增益的高阶非线性系统,根据系统严格反馈结构特征采用Backstepping方法设计控制过程,同时运用参数重组简化多变量未知的复杂性,通过引入微分-差分自适应学习律以及系统控制律,使得系统状态沿迭代方向实现对于多目标在L2Tˉ范数意义下的跟踪控制,通过构造Laypunov-like函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。数值仿真验证了该算法的可行性。
[硕士论文] 王玉坤
系统工程 华中科技大学 2017(学位年度)
摘要:在自然界中,蜜蜂采蜜或者回巢具有很明显的群体特征。在集体觅食或者集体回巢的时候,蜜蜂会根据周围蜜蜂的信息或者领头蜜蜂的信息来修改自己的运动路径,最终整个蜂群会以统一的速度和方向到达目的地,这种现象称为蜂拥现象。人们依据蜂拥现象提出了类似的蜂拥网络模型,从复杂网络信息交互、拓扑结构等多个角度对蜂拥网络进行研究,成为了复杂网络研究中新兴发展的一支。在蜂拥模型下的相关优化的研究也在不断深入。
  本文主要研究了具有自适应策略卡尔曼滤波的蜂拥网络,在这种卡尔曼滤波的应用下,蜂拥网络能更好的应对网络环境的变化,减少对全局信息的依赖,提高了网络的适应性,使蜂拥网络能保持一致稳定。
  首先,本文研究了多智能体蜂拥网络的一般模型,描述了蜂拥网络模型的拓扑结构,网络的节点之间的连接性受到距离影响,介绍了网络中的关键参数,并说明了多智能体蜂拥网络模型的连通性。
  其次,本文根据一般的卡尔曼滤波模型,针对传感器观测过程,构建了一种具有自适应策略的卡尔曼滤波模型,这个模型通过对自身观测值的迭代,减少了对于邻接节点观测值的利用,将两种滤波模型进行了对比,这种自适应策略卡尔曼滤波模型更加优化。仿真证实了结果的有效性。
  然后,本文将这种具有自适应策略的卡尔曼滤波模型运用到多智能体蜂拥网络之中,传感器网络之间的信息交换不需要更多的全局信息,单个传感器只需要知道相邻的传感器信息,修改自身的运动路径,最终网络能达到渐进一致,蜂拥网络在行径过程中能保持稳定性。仿真证实了结果的有效性。
  再后,本文将这种具有自适应策略的卡尔曼滤波模型应用到具有牵制控制的蜂拥网络,传感器网络只有一部分能获取目标状态,另一部分根据相邻的传感器信息,调整运动和位置信息,整个蜂拥网络能达到渐进一致,具有牵制控制的蜂拥网络能够保持稳定。仿真证实了结果的有效性。
  最后,本文对这种具有自适应策略的卡尔曼滤波多智能体蜂拥网络进行了总结和展望,可以将研究应用到多个领域中,研究具有可行性和实用性。
应用数学 扬州大学 2017(学位年度)
摘要:在大多数实际系统中,个体网络仅仅是一个内置于更大更复杂多层网络中的元件,并且这些个体网络是相互依赖的。例如,在交通网络中,有典型的高速公路,公共汽车,火车和飞机网络,这些网络覆盖同一区域但表现不同,他们中的每一个都是一个网络个体。在复杂网络中,网络通常可以形成许多簇,这些簇可以视为该网络的子网。这涉及到网络中的网络,而这些子网以及他们之间的关系可以分别被视为网络的节点和相互作用。在这篇博士论文中,我们利用不同的控制技术(如牵制自适应控制、牵制采样控制以及牵制反馈控制)来研究复杂网络中网络的指数同步。
  本文的主要贡献如下:
  (1)首次处理具有时滞节点的网络中网络的牵制自适应控制问题。与文献[30]相比,我们在领导者网络和跟随者子网中考虑了时滞的影响,并且设计新的自适应控制器来控制每个跟随者子网中的部分节点。通过采用Barbalat引理、代数图论等方法和技巧,我们建立了一个统一的框架用来处理网络中的网络同步问题,牵制自适应控制方案被用来实施这种网络的的指数同步。以严格的数学方式导出了网络中网络同步的判据。
  (2)首次处理一类具有耦合时变时滞的网络中网络的牵制采样同步控制问题。通过分别构造新的连续和不连续的李雅普诺夫泛函,以及利用詹森(Jensen)不等式等技巧,获得了所考虑的网络中的网络同步的充分条件,并且所得到的条件依赖于采样周期,因此是较少保守的。并且,对两种情况,我们给出了具体的采样同步控制器的设计方法。
  (3)考虑一类具有马尔可夫跳参数和时变时滞的网络中的网络同步问题。基于动力系统的稳定性理论,随机过程,矩阵分析等方法,我们建立了新的框架用以处理这类随机网络的同步问题。并用具体表达式设计出模式依赖的牵制反馈控制器。
  (4)处理具有有向拓扑和时滞的网络中网络的牵制同步控制问题,牵制状态反馈控制方案被用来实现该网络的指数同步。首先对领导网络导出了一个有关网络拓扑结构的数量关系,而该数量的计算可以由普通计算机简单方便地得到。在此基础上,我们导出了确保子网状态与领导者平均状态的误差指数收敛于零的充分条件。并具体给出了控制器的设计方法。
[硕士论文] 韩晓松
数学 桂林电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:近年来人们的安全驾驶意识在增强,迫切需要一种汽车防碰撞预警系统来减少交通事故的发生。汽车防碰撞预警系统中的关键技术即是对道路前方车辆目标的检测跟踪与识别。图像处理技术发展迅速,将其应用于汽车防碰撞预警系统中,是当下的理论研究热点问题,同时也具有重要的现实意义。为了实现汽车防碰撞预警系统中对车辆的检测、跟踪与识别,图像处理算法必须满足实时性和鲁棒性的要求,这是一个具有挑战性的课题。难点主要表现在:道路场景背景复杂,且背景是动态的;车辆车型千姿百态,较难找到统一的特征;实际生活中,天气、光照等环境因素对图像质量的影响较大,进而影响图像处理的稳定性;车载的图像处理设备硬件平台,运算能力有限,图像处理算法要求尽可能的简单有效。针对目前车辆检测与跟踪中准确率低以及检测缓慢的现状,本文借鉴人脸检测的经验,结合多领域知识,进行了多方面的探索,将基于VJ的检测模型以及相关滤波跟踪等应用到车辆防碰撞预警系统中,并取得了不错的效果。
  本研究主要内容包括:⑴总结了目前流行的在运动背景下,目标检测和跟踪算法,并对其优缺点进行了分析。主要包括:光流法,基于图像配准的方法,基于机器学习的方法以及基于最小误差的跟踪算法。⑵介绍积分通道特征与Adaboost算法,并将二者应用于车辆检测中。将六个方向的梯度直方图特征、梯度幅值特征和LUV空间中的三色特征结合,组成十个通道的积分通道特征,并且结合了改进的Adaboost算法,实现对车辆的实时检测,检测实验表明检测效果优于传统单一HOG特征检测算法。⑶介绍了KCF跟踪算法原理,将其应有于汽车目标跟踪。对单一尺度下KCF算法进行了分析,指出单一尺度不满足多尺度汽车跟踪;引进了双线性插值算法,实现了多尺度KCF车辆跟踪,达到了不错的效果。
[硕士论文] 何成凤
数学 桂林电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:图像恢复是图像处理的经典问题,其目的是从降质图像中恢复出高质量的图像。近年来,随着信号表示理论的快速发展,稀疏表示在图像恢复领域取得了卓越的成果。本文主要在自适应学习字典的基础上,结合图像的低秩特性与梯度直方图等非局部特性,对自适应字典学习的图像恢复问题进行了研究。
  本研究主要内容包括:⑴在BF模型的基础上,结合图像的非局部相似性,提出了一种基于非局部自适应字典的乘性噪声去除算法。该算法首先将乘性噪声转换为加性噪声,然后结合PCA稀疏字典和迭代收缩算法更新稀疏编码,并通过牛顿迭代法得到对数域中的去噪图像,最后利用指数函数和误差校正得到实数域中的去噪图像。实验表明,该算法能较好的保留图像的重要信息,去噪效果较好。⑵充分利用图像的自身特征,提出了一种基于低秩与梯度直方图估计的去噪模型。新模型中,低秩约束可以更好地联系图像局部与非局部之间信息,增强算法的去噪性能。而梯度是图像纹理特征最重要的一个结构描述,恢复图像的梯度直方图应尽可能的接近参考的梯度直方图,从而可以更好的保留图像的纹理特征。实验表明,该算法不仅能得到很好的峰值信噪比和图像相似度,而且恢复的图像能保留较多的纹理特征。
[博士论文] 汪训洋
控制理论与控制工程 兰州理工大学 2017(学位年度)
摘要:随着人类社会经济的快速发展,人们的生活、工作与精神等压力亦空前高涨,导致各类社会问题层出不穷,其中酗酒现象和由此导致的相关社会问题尤为突出。在医学上,酗酒已经被世界卫生组织等权威机构认定为慢性社会传染病。基于社会酗酒现状与医学假设,一方面,本文将从传染病角度,利用人口仓室理论建立适应于不同环境的数学模型,对酗酒现象进行定性与稳定性分析,从而对酗酒行为进行预测;另一方面,本文将采用预防、媒体宣传、药物治疗、政策导向等手段对酗酒行为进行控制,并利用最优控制理论研究酗酒的最优控制策略。围绕这两个基本议题,本文系统地研究了以下内容:
  一、建立了具有标准接触感染率的四维SATQ型酗酒-戒酒模型,并加入预防与治疗等两种控制措施。这一模型将人口分成疑似酗酒的健康者仓室S(t)、酗酒者仓室A(t)、治疗者仓室T(t)与戒酒者仓室Q(t)四类,较之已有的SAQ型酗酒-戒酒模型更为客观细致,是本文后续所建模型的基础。首先证明无酒平衡点与内部酗酒平衡点的存在性与正性;继而,求出酗酒基本再生数,并藉此运用比较原理在适当条件下证明了无酒平衡点的局部与全局稳定性;接着,构造适当的李雅普诺夫函数证明酗酒平衡点的全局渐近稳定性;最后,提出目标泛函,进一步考虑酗酒的最优控制问题。解决了最优控制存在性、唯一性的问题,并给出了最优控制的显性表达式。研究表明,最优控制综合效果好于全控制、半控制与单控制等其他控制形式,而单一的治疗效果优于单一的预防效果,这些结论与事实基本相符。
  二、引进抽象的接触感染率函数与酗酒接触感染的分布时滞,本文提出一般的四维SATQ型确定性时滞酗酒-戒酒模型,将之前的模型进行了推广。在对接触感染率函数的合理假设之下,讨论内部酗酒平衡点的存在性,给出酗酒基本再生数的表达式。由于模型的抽象性与分布时滞的存在,给平衡点稳定性研究带来了较大困难。本文运用HuangT akeuchi方法构造李雅普诺夫函数,证明两类平衡点的全局渐近稳定性。基于所建立的模型以及控制措施,本文提出兼顾控酒效果与控酒成本的双效目标泛函,并运用时滞最优控制理论与方法证明了最优控制的存在性,得出最优控制的数学表征。研究表明,在所给的条件下,时滞并不会破坏平衡点的稳定性,即模型是绝对稳定的。然而,时滞会对最优控制产生影响,时滞越大,控制效果越差。
  三、建立了酗酒与HIV病毒感染传播交互影响的具有多种控制策略的五维复杂动力学模型。证明了该模型解的存在性、正性、有界性等一般性质。并运用变量分类法证明了HIV无病平衡点的全局稳定性,表明在必要条件下,即使在酗酒环境中HIV病毒最终也能灭绝。考虑对酗酒人群治疗、对疑似酗酒人群预防、对HIV疑似人群宣传教育等三种控制措施,并提出具有折扣效应的目标泛函,研究最优控制相关问题,得到了最优控制实施策略,并使之满足双效控制目标。对模型参数敏感性的分析表明,酗酒对HIV病毒的感染传播有推波助澜的促进作用。
  四、考虑到酗酒环境的多样性与酗酒者行为习惯等个体差异对酗酒接触感染率的影响,以及酗酒对人口死亡率的影响,本文先后建立单因素扰动与多因素扰动随机酗酒模型。基于随机模型,首先研究模型解的存在性、正性与非爆破性。进而,与对应的确定性模型比较,在适当的条件下,证明随机模型解的均值渐近稳定性与遍历性等行为性质。在多因素模型平衡点随机行为的研究中,由于扰动项的非线性性,导致在证明过程中产生很多高阶矩等非线性项,难以判断其符号。本文采用构造多个子函数的方法,以进行线性组合的方式巧妙地消除了交叉项。研究结果表明,一方面,当不存在外界扰动时,确定性系统的解是有界的,但扰动系统的解却是遍历的(无界的);另一方面,系统扰动强度越大,酗酒人口消亡越快,即从某种意义而言,扰动有助于控制酗酒行为。
[硕士论文] 徐丹蕾
数学 广东工业大学 2017(学位年度)
摘要:在许多复杂的工业工程中,出现了一种新型的计算机控制算法——模型预测控制.由于其具有适应复杂生产的特点,因此受到广大工业过程控制领域的青睐.大部分的实际工业系统,出现非线性、时滞、不确定的现象是不可避免的,而稳定性、鲁棒性和在线优化这三个问题一直存在,因此对于非线性时滞不确定系统的研究是有意义的.预测控制具有滚动优化的特点,能够反复在线进行优化,鲁棒控制可以很好的处理模型不确定性,两者的结合,可以有效地解决非线性时滞不确定系统的鲁棒预测控制问题.本文运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式的方法,致力于研究时滞参数不确定非线性系统的鲁棒预测控制问题.
  1.针对一类在非线性扰动下的单时滞时变不确定系统,讨论了其基于状态反馈的鲁棒预测控制问题和鲁棒稳定性问题,采用构造与时滞相关的Lyapunov函数,将预测控制的滚动优化问题转化为求解LMI问题.从而,近似的求解了无穷时域上的凸优化问题,设计了分段连续的预测控制器,解决了在线优化的可行性,保证了闭环系统的鲁棒稳定性.2.在前一章的基础上,考虑了多时滞奇异系统,讨论了其基于状态反馈下的鲁棒预测控制问题.在“最小-最大”的性能指标下,设计了新的预测控制算法,解决了反复在线优化的问题,并利用与时滞相关的Lyapunov函数给出了闭环系统的渐近稳定的充分条件.
  
[硕士论文] 谢峰
数学 广东工业大学 2017(学位年度)
摘要:近年来,线性非高斯无环模型(LiNGAM)在没有任何先验知识的情况下能够从观察数据中完整的识别因果网络而得到越来越多的关注,并在神经科学,经济学,基因组学等领域得到了广泛的应用.DirectLiNGAM(Direct Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model)框架是其中一个经典解法,但其存在当维度达到25维度以上时,外生变量识别率低的问题,从而产生级联效应,使得整个网络的估计误差随着层数增大越来越大,并且计算复杂度达到了维度的三次方.针对以上问题,本文从三个不同的角度来研究外生变量的识别问题:
  (1)从局部选择的角度出发,把变量的非高斯性作为外生变量选择的标准,用负熵来度量变量的非高斯,选择负熵最大的k个变量存入局部目标变量集合Lv中,在集合Lv中进一步去寻找外生变量,从而提高了外生变量的识别率.(2)从独立性的角度出发,通过引入自适应的独立性判定参数,根据此参数来找出与其余所有变量回归得到的残差都独立的变量,即为外生变量.该算法不仅避免了传统算法对独立性值差异敏感而导致识别率低的问题,而且也避免了不同数据集对固定独立性参数敏感而导致无法识别的缺陷.
  (3)从估计方式的角度出发,通过引入峭度的度量标准,我们发现当干扰变量服从独立同分布时,外生变量是具有最大的峭度值,基于此特征我们提出了一种直接识别外生变量的方法,该算法不仅是一种直接量化的关系,并且计算复杂度仅仅为维度的二次方.本文的研究成果不仅丰富了LiNGAM模型的研究,而且在一定程度上为外生变量识别提供了新的方法支持.
  
[硕士论文] 孟联
数学 曲阜师范大学 2017(学位年度)
摘要:本文主要考虑两种免疫(细胞免疫、体液免疫)反应作用下的传染病模型的稳定性和最优控制问题.利用李雅普诺夫函数方法与LaSalle不变原理来研究传染病模型的全局动态性质,利用Hamilitonian函数和Pontryagin最值原理来研究传染病模型的最优控制问题,得到了若干新的结果。
  根据内容本文分为以下四章。
  第一章介绍了问题的研究背景和全文各章节研究的主要内容。
  第二章研究了具有Bedding-DeAngelis功能反应函数和CTL免疫反应的双时滞HIV传染病模型(此处为方程省略)的全局稳定性与最优控制。通过构造李雅普诺夫函数讨论不同平衡点是全局渐近稳定的,当R0<1时无病平衡点是全局渐近稳定的.当R1<11时,活性CTL免疫平衡点是全局渐近稳定的。通过建立目标函数,利用Hamilitonian函数和Pontryagin最值原理得到最优控制对的存在性和具体表达式。
  第三章研究了具有非线性感染率的多种时滞SIR模型(此处为方程省略)的最优控制。本章在Bashier的传染病控制模型的基础上,考虑控制模型的最优控制问题。并同时考虑两种控制策略,即免疫控制和治疗控制.建立目标函数,利用Hamilitonian函数和Pontryagin值原理得到最优控制对的存在性和具体表达式。
  第四章研究了具有CTL免疫反应和中和抗体作用的时滞HIV传染病模型(此处为方程省略)的最优控制。首先证明解的存在性和正定性,然后构造目标函数,建立Hamilitonian函数和利用Pontryagin最值原理得到最优控制对和具体表达式。
[博士论文] 杨燕燕
控制科学与工程;系统分析、运筹与控制 华北电力大学;华北电力大学(北京) 2017(学位年度)
摘要:在大数据时代,计算机技术的飞速发展使得人类所收集的数据普遍呈现规模的海量性、表示的高维性、类型的混杂性以及时空的动态性等特征。如何高效地从这种数据中去除冗余以及不相关的属性,以解决学习算法的“维数灾难”问题并提高学习算法的性能,一直是机器学习领域的热点课题之一。
  经典粗糙集属性约简以保持条件属性与决策标签之间的一致性为出发点,实现了对符号数据中冗余属性的有效去除。为了处理不同类型甚至混杂的高维数据,经典粗糙集被拓展到更广义的模型。然而,当面对大规模以及动态数据时,现有粗糙集属性约简算法常常耗费大量的计算时间,甚至在某些软硬件环境下由于内存溢出而无法执行。为了克服这些问题,本文基于推广的粗糙集模型从增量的角度对符号型、实值型以及混杂型的高维海量动态数据展开属性约简增量机制的研究。主要研究成果和创新点如下:
  (1)设计了主动样本选择的机制,永久性地过滤了无用样本。对有用样本,通过研究属性约简的增量过程,揭示了如何从当前约简中删去冗余属性和加入有信息量的属性到当前约简。通过融合主动样本选择的机制和属性约简的增量过程,设计了经典粗糙集属性约简的增量算法,实验验证了该算法处理符号型动态数据的时间和空间的高效性。
  (2)用两个布尔向量刻画了变精度粗糙集属性约简,利用极小元素构造了变精度粗糙集属性约简算法。当有新样本加入时,基于辨识矩阵中极小元素的增量计算,研究了变精度粗糙集属性约简的增量过程,揭示了如何从当前约简中删去冗余属性以及加入有信息量的属性到当前约简。基于这一增量过程设计了变精度粗糙集属性约简的增量算法。数值实验验证了该增量算法的有效性和高效性。
  (3)用相对辨识关系刻画了一般模糊粗糙集模型的属性核心以及约简,设计了基于相对辨识关系的模糊粗糙集属性约简算法。基于相对辨识关系的增量计算,研究了属性增加和删去的准则,设计了两个模糊粗糙集属性约简的增量过程:1)每次有样本子集加入时,执行属性约简的增量计算,当不再有样本子集加入时,即获得整个数据集的约简;2)每次有样本子集加入时,仅增量计算相对辨识关系,当不再有子集加入时,即可得整个数据集的相对辨识关系,基于该相对辨识关系可得整个数据集的约简。其中,过程一更适合动态数据,而过程二更适合大规模数据。实验表明在不退化分类性能的前提下,这两个增量过程都加速了模糊粗糙集属性约简的获取,且过程二在处理大规模数据时表现出了更高效的性能。
  (4)分别对于符号属性和数值属性定义了辨识关系以刻画它们相对于决策标签的区分能力,用辨识关系的并集构造了依赖函数以度量混合属性与决策标签之间的一致性,通过在小的波动范围内保持该依赖函数不变定义了混合数据的属性约简。用相对辨识关系刻画了混合数据的属性约简,设计了相应的约简算法。当有多个样本加入混合数据时,基于相对辨识关系的增量计算,研究了混合数据属性约简的增量机制,提出了混合数据属性约简的增量算法。实验表明,所提混合数据属性约简能有效处理混合数据,实现了符号属性和数值属性之间的相互替换,且所提增量算法加速了混合数据属性约简的获取。
  (5)为了从含缺省值、符号值、实值等属性的混杂数据中选择有信息量的属性子集,我们引入相对辨识关系刻画了覆盖粗糙集的属性核心与约简,利用相对辨识关系设计了混杂数据的约简算法。基于相对辨识关系的增量计算,研究了属性增加和删去的准则,设计了两个覆盖粗糙集属性约简的增量过程:1)每次有样本子集加入时,增量计算一个覆盖约简,当不再有子集加入时,就得到该混杂数据的覆盖约简;2)每次有样本子集加入时,仅增量计算相对辨识关系,当不再有子集加入时,就得到该混杂数据的相对辨识关系,基于该相对辨识关系从空集开始计算混杂数据的覆盖约简。实验表明,这两个增量过程极大减少了计算一个覆盖约简的运行时间,且第二个增量过程更加高效。
[硕士论文] 肖在生
数学 曲阜师范大学 2017(学位年度)
摘要:欠驱动系统是指系统的控制输入变量个数小于系统自由度个数的一类非线性系统,其特点是输入空间维数小于构造空间维数.由于在系统设计时,省去不必要的驱动器,系统设计的复杂程度被降低,因而能够有效地节约成本或降低系统重量.在实际应用中,许多系统如机器人、航空航天系统、船舶系统、柔性系统、移动通信系统、机车系统等都被设计成为欠驱动系统.一方面,欠驱动特性在设计、制造上给我们带来了方便;另一方面,也为我们的控制方法带来了一定的挑战,因此该系统一直都是控制领域研究的热点.
  本论文以欠驱动系统为研究对象,针对两种典型的欠驱动系统,设计了三种控制策略,对原有控制设计方法进行了改进,所做的工作主要有以下五个环节:
  首先,介绍了欠驱动系统的定义、特点,以及在实际生活中的许多应用,以桥式吊车为例,本章说明了欠驱动的特性在设计和制造上给我们带来了方便,也为它的控制带来了极大的挑战.进而,阐述了欠驱动系统的研究现状.
  第二,运用拉格朗日动力学法给出了欠驱动系统的数学模型,并分析该模型具有的结构特征.以二维桥式吊车和二自由度欠驱动闭链平面机器人系统为研究目标,简述了其数学模型的推导过程.
  第三,针对外部干扰下的二维欠驱动桥式吊车,研究其有限时间定位和消摆控制问题.利用静态计算力矩法,将吊车系统转化为链式系统.基于终端滑模控制技术和吊车轨迹规划法,提出了有限时间定位和消摆控制器;同时采用增加幂次积分法进一步讨论了固定时间定位和消摆控制器设计问题,并证明了所设计控制器的稳定性.仿真结果验证了所提出的控制方案的有效性.
  第四,针对二自由度欠驱动闭链机器人系统的某些参数未知和存在一些外部扰动的特性,设计了基于微分平坦的自适应模糊控制器,实现了H∞跟踪性能.仿真结果表明,通过运用本章提出的方法,模糊近似和外部干扰对系统跟踪误差的影响逐步衰减到任意期望的水平,即满足H∞跟踪性能准则.
  最后,结合本文的研究,我们进行了简要总结,并且对欠驱动系统控制的应用进行了初步展望,为下一步研究指明了方向.
[硕士论文] 李宇罡
计算数学 山西大学 2017(学位年度)
摘要:本文研究了两时间尺度生产库存系统的H∞控制问题与事件触发控制问题,其中两时间尺度是指生产库存系统中不同生产过程中产品的查货周期不同。由于实际系统中的要求,多时间尺度的机制受到广泛关注。针对由多时间尺度引入的多率采样问题,我们引入方法简单、易于操作的提升技术来解决此问题。针对生产库存系统中有限网络带宽的问题,我们使用事件触发机制对查货数据进行筛选,以达到降低网络负担和减少决策次数的目的,同时也为企业节约了大量成本。本文主要包含以下两部分研究内容:第一部分研究网络环境下两时间尺度生产库存系统的H∞控制问题,第二部分研究两时间尺度生产库存系统的事件触发控制问题。
  本文研究工作如下:
  (1)第一章给出了生产库存系统的简介、研究背景及国内外研究现状,并介绍了本文的主要研究内容。
  (2)第二章研究了具有Markov跳变参数的两时间尺度生产库存系统的H∞控制问题。由于消费者需求的不确定和库存不同水平,用切换系统来建模生产库存系统并用Markov过程来描述子系统间的切换。根据Lyapunov-Krasovskii理论和切换控制理论,推导出了使得系统指数稳定并有规定H∞性能水平的条件。考虑到不同子系统中生产率不同,设计了切换控制器使得系统指数稳定并有规定H∞性能水平。最后,本章所提方案的有效性通过实际仿真例子得到验证。
  (3)第三章研究了具有平均驻留时间的两时间尺度生产库存系统的事件触发控制问题。与第二章中所使用方法类似,把生产库存系统建模为切换系统,且子系统间的切换为满足平均驻留时间条件的任意切换。为了提高网络利用率,减少决策次数,引入事件触发机制对查货数据进行筛选。根据Lyapunov-Krasovskii理论和切换控制理论,给出了使得系统指数稳定并有规定H∞性能水平的判据,并联合设计了事件触发机制和切换控制器。最后,通过仿真例子验证了本章所提方法的有效性,且证明了在一定条件下所使用的事件触发机制可以转化为时间触发机制。
  (4)第四章总结了本文研究工作,并对未来工作进行展望。
[硕士论文] 王华
电子与通信工程 南昌航空大学 2017(学位年度)
摘要:协同进化算法是一种模拟生态学中协同进化现象的算法,协同的对象涉及到很多个层面,比如个体协同,种群协同,评估协同等,不同的层面会使用到不同的协同策略。合作型协同进化算法是将复杂问题分解成子问题,子问题间再合作进化,在这种合作机制的作用下,使得协同进化算法在解决复杂大规模问题方面更具优势。但是对于合作型协同中对问题的分解,又面临新的问题,不合适的分组会导致原问题维数间的相关性被破坏,进而影响算法的性能。本文通过对优化问题不同维数间相关性分析,得到对问题的合适分组,在此分组的指导下问题被分解成若干个子问题,进而再相互合作求解问题的完整最优解。
  通过对已有优化问题相关性的测试分析,提出一种直接用于二进制的测试问题构造方法。针对测试问题维数间的相关性不能直接度量,本文以信息论中的概念为基础,借助不同基因位与函数值的联合熵,间接的反映维数间相关性。基于样本设计算子,使用新的相关性度量方法对构造函数维度间的相关性进行度量;使用聚类算子将具有不同相关性的维度进行分类并分组;使用合作算子实现子问题间的协同。提出基于相关性的合作型协同进化算法。本文研究的内容与成果如下:
  (1)分析对比几种常用的相关性度量方法,分别介绍用于二进制编码和实数编码的相关性度量,并通过实验测试了部分实数型优化问题的相关性。
  (2)研究了信息熵对相关性的影响;针对现有优化问题的种类贫乏,构造一种可直接用于二进制种群计算的测试函数集;使用已有的相关性度量方法对构造函数进行实验测试,针对其不足本文又提出一种新的改进度量方法,并通过实验对比与已有方法的区别,证明了新方法的相关性度量更具有可分辨性。
  (3)基于新的相关性度量方法,提出基于相关性分析的合作型协同进化算法。在样本设计算子和聚类算子的作用下,找出进化过程中问题的合适分组,分组后的子种群受合作算子的影响,互相共享并传递优秀的基因信息。并通过实验仿真,证明了新算法在解决复杂不完全可分问题上具有明显的优势。
  (4)介绍多目标化协同策略下的元胞遗传算法,基于元胞空间构造一种新的附加函数用于目标函数的协同评估,并设计多目标化的元胞演化策略,通过实验测试其效果,得出此算法能够在求解问题的同时兼顾多样性,避免陷入局部最优。
[硕士论文] 严达
应用数学 扬州大学 2017(学位年度)
摘要:中立型时滞神经网络是一类非常重要的神经网络,它的特点是,不仅其系统状态中含有时滞,而且其系统状态的导数中也含有时滞,也就是说,系统状态的演化不仅依赖于现在的状态,而且依赖于过去时刻状态的变化率.所以,与一般的时滞神经网络相比,中立型时滞神经网络是一个更一般的动力系统.近年来,有关中立型时滞神经网络的控制问题受到学者们越来越多的关注,
  另外,在实际生产中,控制系统会受到外界环境、参数突发变化以及连接中断等因素的影响,造成系统结构的改变.然而,对于这些突发事件而引起的系统结构的变化,还可能引起子系统之间的随机切换,而这些系统结构的变化或子系统之间的切换往往可以用某一个Markov过程来刻画.
  另一方面,在设计系统控制器时,除了要考虑控制系统的稳定性之外,有时还需闭环系统满足一定的性能指标.因此,引入成本函数和保成本控制的概念,研究二次型性能指标的最优控制问题具有实际意义.
  本文主要研究具有混合时滞依赖于Markov过程的中立型神经网络的保成本控制问题,系统所涉及的混合时滞由模式依赖的离散时滞和模式依赖的有界分布时滞所构成.文章共分为四章:
  第一章介绍了人工神经网络的发展及其应用,网络控制系统的研究背景与现状,最优控制和保成本控制的研究背景与现状,接着论述了本文的主要工作.
  第二章首先给出了一个取值于有限状态空间的Markov链,描述了所要研究的含有混合时滞的中立型Markov跳变系统,然后定义了成本函数、均方渐近稳定、保成本和保成本控制器等概念.
  第三章首先构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,借助稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法,得到在给定成本函数条件下闭环系统存在保成本控制器的充分条件.第四章在以上充分条件的基础上,采用凸优化方法,设计出闭环系统的最优保成本控制器.最后,通过数值模拟来表明该方法的有效性.
[硕士论文] 刘江璧
应用数学 兰州交通大学 2017(学位年度)
摘要:当今社会,生态系统问题的重要性已经不言而喻,而种群系统作为生态系统的子系统,其动力学性态及控制问题的研究是十分有必要的.不仅仅是因为可以用数学模型的方法描述和研究生物系统内部机理的过程,更重要的是种群系统的研究具有非常重大的生态学价值,如维护生态平衡与保护生物多样性、抑制生物入侵、优化生态环境、防治病虫害、防控流行病以及科学利用可再生资源等.
  本文分别考虑在毒素、年龄、密度制约等因素下多种群扩散系统的最优控制问题,主要分析它们的动力学行为和最优控制问题,其中动力学行为表现为研究解的存在唯一性、非负有界性、稳定性、解对控制变量的连续依赖性等,而控制问题表现为最小成本,最大利润.主要用到的数学工具有实变函数和泛函分析、微积分方程、最优控制理论等.同时,本文旨在为模型的实际应用提供一些可靠的理论依据.
  本文的主要工作有:
  第二章建立并分析了在毒素影响下具有功能反应函数的食饵-捕食种群系统的最优收获控制问题,第一节建立该模型并给出了一些相应的基本假设;第二节利用算子半群理论证明了解的存在唯一性和非负有界性;第三节借助法切锥理论导出最优收获策略的一阶最优性条件;第四节引入Lagrange函数,通过判断Hessian矩阵的负定性推导出了最优收获策略的二阶最优性条件.
  第三章探讨了在年龄结构下具有Beddington-DeAngelis功能反应函数的三种群最优收获控制问题,其中两食饵具有竞争关系,第一节建立该模型并给出了一些相应的基本假设;第二节利用超耗散算子理论证明了解的存在唯一性、非负有界性和解对控制变量的连续依赖性;第三节借助法锥原理得到了控制问题的最优性条件;第四节采用经典的Ekeland变分原理来证明最优控制对的存在唯一性.
  第四章考虑了一类具有年龄结构非线性扩散系统竞争种群的最优收获控制问题,其中参数出生率和死亡率均非线性地依赖于种群总规模,这反映了种群生存环境限制和拥挤程度对其动态过程的实际影响.第一节建立模型和给出一些预备结果;第二节利用Mazur定理证明了最优收获的存在性,第三节借助法锥技巧推导了收获控制为最优的必要条件;第四节通过对系统进行线性化处理得到平衡态的特征方程,最终给出了平衡态稳定性的判定条件.
[硕士论文] 吴彬彬
数学 桂林电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:由于计算机技术和人工智能的迅猛发展,多智能体系统在物理学、信息科学和多机器人编队控制等领域的应用更加广泛.一致性作为多智能体系统协调控制中最基本的问题之一,受到了多个领域中研究者的持续关注.一致性是指由多个智能体组成的一个系统在控制协议的作用下,其位置或速度等状态变量渐近趋同。本文主要运用图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论等相关知识,通过设计合适的控制项,研究多智能体系统的部分分量一致性问题,并运用Matlab软件对理论结果的正确性进行验证。
  本研究主要内容包括:⑴简述多智能体系统一致性问题产生的背景、一致性问题的研究意义以及一致性问题发展历史和研究现状。⑵介绍多智能体系统一致性的相关基础知识和论文所要用到的重要引理。⑶研究连续型领导-跟随多智能体系统的部分分量一致性问题。首先给出多智能体系统的部分分量一致性概念,然后探讨有向网络拓扑结构下的一阶非线性领导-跟随多智能体系统的部分分量一致性问题.通过设计合适的牵引控制器,建立相应的误差系统,将多智能体系统的部分分量一致性转化为误差系统的部分变元稳定性,并运用矩阵理论和稳定性理论,导出该多智能体系统实现部分分量一致性的充分条件,数值模拟验证了理论结果的正确性。⑷研究离散型一阶线性领导-跟随多智能体系统的部分分量一致性问题.通过构建合适的控制项,并运用矩阵理论和稳定性理论,导出该离散型多智能体系统实现部分分量一致性的充分条件.最后,数值实验模拟验证了理论结果的正确性。⑸总结全文,并且研究和讨论了以后的研究方向。
[硕士论文] 方贵炳
数学 桂林电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:研究图像恢复中的双障碍问题的快速算法。本文研究从两个方面展开,首先探讨了双边障碍问题的快速算法,将双边障碍问题从不同的角度转化为等式方程组求解,然后将全变差图像恢复模型转化为双障碍问题求解。
  本研究分为五个部分:第一章介绍了互补问题,双边障碍问题及全变差图像恢复模型的一些研究进展情况及预备知识。第二章提出双边障碍问题的模系矩阵分裂迭代方法。针对一类双障碍问题,基于双障碍问题等价的线性互补问题,利用模系矩阵分裂迭代技巧逐次求解线性互补问题来得到双边障碍问题的解。数值结果表明该方法更加适用于大规模问题的计算。第三章根据双边障碍问题等价方程组,通过适当的转化,利用矩阵分裂迭代技巧,给出了一类双障碍问题的求解方法EMSI算法,数值实验结果表明该方法是可行和有效的。第四章将像数点灰度值范围考虑在内,将全变差图像恢复模型转化为双障碍问题,而后用EMSI算法求解。比较了EMSI算法和PDHG算法恢复出图像的效果,在适当选择参数的情况下,EMSI算法优于PDHG算法。第五章总结本文研究成果,并给出下一步的研究工作。
[硕士论文] 王未
数学 太原理工大学 2017(学位年度)
摘要:现实世界中存在多种多样的复杂网络,如交通运输网,电力传输网,金融信息网,社会交际网等。由于在众多领域中的应用需求,复杂网络日益受到人们的广泛关注。尤其是复杂网络的同步性分析,自上世纪九十年代以来一直是研究热点之一。
  在科学研究和社会生产中,研究者们常常使用大量结构或功能简单的智能体(如无人驾驶飞行器,人造卫星等)来替代昂贵的单个系统实现繁杂的任务,从而大幅度提高生产效率,而这些智能体的工作离不开多智能体系统研究的理论基础。所以,关于多智能体系统的研究特别是多智能体系统编队控制问题逐渐成为一个前沿性研究课题。
  本文主要运用图论,Lyapunov稳定性理论以及矩阵理论研究复杂网络同步以及多智能体系统的编队控制的聚类性问题,并用MATLAB软件进行数值仿真,验证理论分析结果的正确性。
  论文的主要内容如下:
  第一章概述复杂网络和多智能体系统的研究背景及研究现状,并介绍了相关定义和准备知识。
  第二章利用牵制脉冲控制策略研究复杂网络的投影聚类同步。基于驱动网络节点的状态,为响应网络的每个聚类设计对应的牵制脉冲控制策略,得出两个网络实现投影聚类同步的充分条件。最后,给出一个数值仿真来检验文章结果的有效性.
  第三章利用事件驱动采样控制策略研究非线性系统的聚类编队问题。基于每个分组的领导节点,设计每个节点的事件条件,从而得到一个基于事件驱动的采样策略,给出能够使得二阶非线性系统实现聚类编队的充分条件。最后,利用MATLAB软件进行数值仿真,证实本文提出的控制策略的可行性。
  第四章对全文进行总结,并对今后有关的研究工作进行展望。
  (已选择0条) 清除
公   告

北京万方数据股份有限公司在天猫、京东开具唯一官方授权的直营店铺:

1、天猫--万方数据教育专营店

2、京东--万方数据官方旗舰店

敬请广大用户关注、支持!查看详情

手机版

万方数据知识服务平台 扫码关注微信公众号

学术圈
实名学术社交
订阅
收藏
快速查看收藏过的文献
客服
服务
回到
顶部