一类海冰-海水耦合热力学系统参数辨识问题的最优性

针对一维的海冰-海水耦合热力学系统,以该系统中的物理参数为辨识量,以温度偏差为目标函数,建立了一个参数辨识模型,并证明了该问题最优解的存在性,从而为这类海冰-海水耦合热力学系统参数辨识问题的数值计算提供数学理论依据.     

冰水界面海洋热通量的参数辨识系统

利用参数辨识和冰厚观测研究了固定冰冰底海洋热通量,建立了冰底薄层能量平衡系统,证明了系统解的存在与唯一性.以海洋热通量为辨识参数,观测和计算冰厚差值为目标函数,建立最优辨识模型.利用有界变差函数理论分析最优辨识模型最优解的存在性,通过改进遗传算法求得最优解.根据现场观测的2006-2007年冬季中山站附近固定冰冰厚数据进行了数值模拟,通过2005-2006年数值结果检验表明所建立的冰底薄层能量平衡系统及参数辨识模型是正确有效的.     

微生物批式流加发酵脉冲系统的参数辨识及稳定性

针对微生物批式流加发酵生产1,3-丙二醇的非线性脉冲系统,建立敏感参数的优化辨识模型(PDP),论述了模型解的性质、解与参量的关系以及辨识问题最优解的存在性.通过构造算法求得辨识问题最优解,并讨论了新参数下脉冲系统解的稳定性.     

有限元方法在一维和二维抛物方程参数辨识中的应用

§1.引言 本文考虑分布参数系统 ? 在Ω×[0,T]中的参数辨识问题,即通过u的某种观测确定参数a,f及u_0.但一般预先知道u_0和f,因而本文仅考虑参数a的辨识问题.(1)中的Ω是R~n中的有界区域,?Ω为其边界.     

动力学系统参数辨识问题最优控制解的理论与方法(Ⅰ)--基本概念及确定性系统参数辨识

本文基于动力学系统参数辨识问题最优控制解的概念和确定性动力学系统的最优控制理论,建立了参数辨识研究与最优控制理论的对应关系.将最优控制的数学理论和算法应用于参数辨识问题的研究.依据Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程解的理论阐述了动力学系统参数辨识最优控制解的存在唯一性问题,并据此得到了解决确定性系统参数辨识问题的具体算法步骤.     

动力学系统参数辨识问题最优控制解的理论与方法（I）—基本概 …

本文基于动力学系统参数辨识问题最优控制解的概念和确定性动力学系统的最优控制理论,建立了参数辨识研究与最优控制理论的对应关系。将最优控制的数学理论和算法应用于参数辨识问题的研究。依据Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ－Ｂｅｌｌｍａｎ（ＨＪＢ）方程解的理论阐述了动力学参数辨识最优控制解的存在唯一性问题,并据此得到了解决确定性系统参数辨识问题的具体算法步骤。     

动力学系统参数辨识问题最优控制解的理论与方法（II）—随机？…

基于（Ｉ）（《应用数学和力学》,１９９８,２０（２））的内容和随机最优控制理论,本首先介绍了随机动力学系统参数辨识问题最优控制解的概念。然后讨论了建立参数辨识问题ＨＪＢ方程的过程以及参数辨识的算法,最后给出了一个应用实例：解决动力学系统局部非线性参数辨识问题的方法。     

动力学系统参数辨识问题最优控制解的理论与方法(Ⅱ)——随机系统参数辨识及应用实例

基于文(Ⅰ)(《应用数学和力学》,1998,20(2))的内容和随机最优控制理论,本文首先介绍了随机动力学系统参数辨识问题最优控制解的概念.然后讨论了建立参数辨识问题HJB方程的过程以及参数辨识的算法.最后给出了一个应用实例:解决动力学系统局部非线性参数辨识问题的方法.     

Theory and Algorithm of Optimal Control Solution to Dynamic Systme Parameters Identification (

基于文(Ⅰ)(《应用数学和力学》,1998,20(2))的内容和随机最优控制理论,本文首先介绍了随机动力学系统参数辨识问题最优控制解的概念。然后讨论了建立参数辨识问题HJB方程的过程以及参数辨识的算法。最后给出了一个应用实例解决动力学系统局部非线性参数辨识问题的方法。     

AR模型辨识的稀疏结构迭代算法

模型估计是机器学习领域一个重要的研究内容,动态数据的模型估计是系统辨识和系统控制的基础.针对AR时间序列模型辨识问题,证明了在给定阶数下AR模型参数的最小二乘估计本质上也是一种矩估计.根据结构风险最小化原理,通过对模型拟合度和模型复杂度的折衷,提出了基于稀疏结构迭代的AR序列模型估计算法,并讨论了基于广义岭估计的最优正则化参数选取规则.数值结果表明,方法能以节省参数的方式有效地实现AR模型的辨识,比矩估计法结果有明显改善.     

基于信息压缩矩阵特征值映射的时变系统UD分解辨识算法

在系统辨识领域遗忘因子UD分解算法(一种通过对系统数据矩阵进行UD分解的在线辨识算法)具有对时变系统阶次和参数同步估计的优异性能,但传统的遗忘策略不能从根本上解决信息压缩矩阵数据过饱和问题,为了拓展现有UD分解算法在时变系统的适用范围,同时针对数据空间分布不均匀性,提出一种基于信息压缩矩阵特征值映射的UD分解辨识算法....     

On two-coefficient identification in elliptic variational inequalities

Abstract

This paper is concerned with elliptic variational inequalities that depend on two parameters. First, we investigate the dependence of the solution of the forward problem on these parameters and prove a Lipschitz estimate. Then, we study the inverse problem of identification of these two parameters and formulate two optimization approaches to this parameter identification problem. We extend the output least-squares approach, provide an existence result and establish a convergence result for finite-dimensional approximation. Further, we investigate the modified output least-squares approach which is based on energy functionals. This latter approach can be related to vector approximation.     

一类弱耦合动力系统的参数识别问题

研究一类弱耦合反应－扩散动力系统的参数识别问题。通过构造上下解，证明了反应－扩散方程组解的存在惟一性；给出了求解参数识别问题的最优化系，从而可以选取适当的梯度法或者共轭梯度法，实现对系统参数的识别。     

三维种群生态动力系统的参数识别

研究具有反应一扩散现象的三维种群生态动力系统的参数识别问题，依该系统正问题解的性质，建立了参数识别的数学模型；论证了系统正问题解关于待识别参数的连续依赖性与参数识别问题最优解的存在性。     

Sequential quadratic programming for certain parameter identification problems

We analyze the method of sequential quadratic programming for equality constrained minimization problems in Hilbert spaces of functions, and for the discrete approximations of such problems in the context of an elliptic parameter identification problem. We show how the discretization can be constructed so as to preserve the convergence behavior of the iterates for the infinite dimensional problem in the finite dimensional approximations. We use the structure of the parameter identification problem to reduce the size of the linear system for the SQP step and verify nondegeneracy of the constraints.Supported by National Science Foundation grants #DMS-8601139 and #DMS-8900410, and Air Force Office of Scientific Research grants #AFOSR-ISSA-860074, #AFOSR-ISSA-890044 and #AFOSR-89-0124.Supported by National Science Foundation grants #DMS-8619903, #DMS-8900984 and #ASC-8714009, and Air Force Office of Scientific Research grants #AFOSR-ISSA-870092 and #AFOSR-89-0124.     

Analysis of Properties of the Solutions to Parametric Time-Optimal Problems

We consider a linear time-optimal problem in which initial state values depend on a parameter and study the problem of the solution structure identification for small parameter perturbations. Properties of the time-optimal function and a point-set mapping, defined by optimal Lagrange vectors, are studied as well as the dependence of the solution on the parameter. Special attention is paid to the solution properties in irregular points.     

New identification and control methods of sine-function Julia sets

In this paper, we propose two new methods to realize drive-response system synchronization control and parameter identification for two kinds of sine-function Julia sets. By means of these two methods, the zero asymptotic sliding variables and the stability theory in difference equations are applied to control the fractal identification. Furthermore, the problem of synchronization control is solved in the case of a drive system with unknown parameters, where the unknown parameters of the drive system can be identified in the asymptotic synchronization process. The results of simulation examples demonstrate the effectiveness of the new methods.