多变量改进GMDH及其在国民经济中的应用

提出了一种计算量小、建立的模型精度高的非线性建模法——带有多变量组合发生器的多变量改进GMDH。用以建立我国工农业总产值和国民收入的动态模型、预测我国将来的经济发展和分析工农业总产值翻两番应采取的政策。     

一种非线性稳态自适应优化方法

结合系统优化和参数估计的修改二步法(MTS),提出了单参数在线修正模型的非线性优化控制自适应方法。根据Lyapunov稳定性定理,给出了MTS法稳定收敛的最优协调增益K的在线计算方法,大大加快了算法的收敛速度,以甲醇制甲醛生产优化控制为例,仿真结果表明,该方法是有效的。     

一种动态系统稳态优化的抗干扰调优方法

为解决存在干扰情况下的功态系统稳态调优问题,提出了一种新的目标函数及其梯度的辨识方法,并以此给出了抗干扰调优方案。理论分析和仿真结果表明:该法可在较强的输入动态扰动和外干扰下,自动移动工作点至最优点,并具有最优点跟踪性能。     

治安系统的随机非线性模型——非平衡系统理论应用(Ⅰ)

将非平衡系统理论应用于治安问题的研究,建立了系统的理论模型,它可由非线性随机微分方程和理论概率转移模型表示。讨论了此模型的定态解与动态解。     

一种基于多授权系统模型的高效CP-ABE方法

密文策略的属性基加密(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption, CP-ABE)是一种可靠的方法,它既能实现数据机密性,又能实现细粒度的访问控制。但CP-ABE只支持单授权系统模型,不适合云存储的多授权。通过引入角色和规则的概念,提出了一种多授权系统模型的改进方法,并改进标准CP-ABE方法以形成MACP-ABE方案。该方案能支持改进的多授权系统,实现细粒度的访问控制。此外,MACP-ABE方法可支持用户的属性撤销,从而实现动态属性管理。实验结果表明该方法可以有效地减少整体计算开销。     

非线性大系统多目标优化的交互式满意分解方法

本文提出了交互式二级算法,在此基础上又提出了交互式三级算法,统称为交互式满意方法。利用加权切贝雪夫方法,将多目标优化问题化简为单目标优化问题。采用大系统分解协调理论完成了对决策空间的分解,降低了系统的维数。通过引入代值目标完成了对目标空阿的分解,兼顾了系统的整体利益和局部利益。运用希望水平方法实现了人机交互过程。该方法具有一定的智能水平,所需的计算机内存容量较小,收敛速度较快。用数值例子表明了其实用性和有效性。     

非线性系统的非结构模型和基于它的广义预测控制器

利用离散Laguerre函数的有关性质,给出了一类离散非线性系统的一个非结构模型;将之用于非线性过程广义预测控制器的设计,得到了一个适用于该类非线性过程的广义预测控制算法,并举例说明该算法的有效性。     

带有未知参数的非线性系统递阶模型跟踪控制器的设计

从参数估计与最优控制双目标优化的观点出发,采用大系统中分解-协调的方法,给出了一种对非线性系统四级递阶模型跟踪控制的算法,并用于求解带未知参数的同步电机励磁控制问题。仿真结果表明,此算法计算简便、结构分明,能达到较好的参数估计精度,而且能使非线性对象很好地跟踪模型。     

一种二元响应变量模型的分布式贝叶斯估计方法

在海量数据背景下,传统的基于单个计算节点的算法很难满足分析要求。考察了一种分布式贝叶斯估计方法,通过在每台机器上单独运行蒙特卡洛抽样并做加权平均可以有效地解决算法效率问题。将该方法应用于基于广义极值模型的二元响应变量回归分析,并探讨其实用性。模拟研究表明分布式算法比传统方法更有效。     

一种基于带监督局部保持投影的多模型软测量建模方法

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出了一种基于多知识库挖掘理论的带监督的局部保持投影（SLPP）方法。该方法用SLPP算法对输入数据空间进行类与类之间的降维,得到不同的类别转换矩阵和不同的类别多知识库,最后融合支持向量机自适应地实现组合建模。仿真结果表明：该建模方法用于双酚A含量的软测量建模中,较传统多模型方法可以更加合理地加权得到子模型,提高了模型估计精度,具有更强的泛化能力。     

一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

提出了一种自组织模糊神经网络（Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN）,采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC（Schwarz&Rissanen Information Criterion）准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法

提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计.提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高系统的精确性和解释性.仿真结果证明了方法的有效性,对纤维图像的分类结果显示,该方法能获得与手工分类基本一致的分类结果.