基于UKF的自组织直觉模糊神经网络

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络。首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络的学习算法,用LLS和UKF分别学习线性和非线性参数;然后,给出了模糊规则生成的准则,并用误差下降率方法作为规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近、系统辨识和时间序列预测实例,表明本文算法得到的直觉模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。     

基于连续空间的萤火虫算法改进

针对萤火虫算法在全局寻优过程中求解精度差,且容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种优化的萤火虫算法.采用离散-连续的方法将传统萤火虫算法的空间连续化,在传统萤火虫算法的基础上定义新的吸引度计算式以及相应的更新策略,实现待求的离散问题的空间连续化,改善萤火虫单体相应的移动方式.实验仿真结果证明了该改进算法的有效性.文中对...     

一类参数未知混沌系统的追踪控制与参数辨识

针对一类参数未知的混沌系统,提出一种追踪控制方法,基于Lyapunov稳定性理论,设计了追踪控制器和参数自适应控制律,实现了混沌系统的追踪控制和未知参数的辨识.以统一混沌系统为例进行了数值模拟,结果表明了该方法的有效性. 关键词： 混沌系统 追踪控制 参数辨识     

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.     

一种新型PMSM负载转矩和转动惯量辨识策略

精确的负载转矩和转动惯量辨识是实现永磁同步电机高性能伺服控制的关键之一，而目前负载转矩和转动惯量的辨识多局限于其本身，未能联系到负载转矩和转动惯量之间的相互影响与制约。针对该问题，文中首先设计了一种互相连接的扩展滑模观测器，充分考虑负载转矩和转动惯量间的相互影响，并且将已辨识转动惯量值作用于电机速度环的比例系数和积分系数，使得两个扩展滑模观测器拥有更加精确和稳定的速度输入。然后，文中将新型策略与其他算法进行了对比分析，结果表明新型辨识策略使负载转矩和转动惯量的辨识拥有更快的响应能力和更好的辨识精度。此外，为了验证辨识系统的抗干扰能力和辨识的稳定性，基于变速和负载突变环境进行辨识，仿真结果表明即使在复杂环境下，文中所提的新型策略依旧具有较为稳定的辨识效果。     

W-模型辨识及其统计特性

本文选用三位式伪随机序列作为输入 ,充分利用其激励信号的各种特性 ,辨识非线性系统 Wiener模型的线性子系统脉冲响应函数 ,对非线性增益环节 ,则由其奇数和偶数项多项式系数分别进行估计 .同时研究线性与非线性子系统辨识的统计特性 ,给出各部分参数估计的置信区间 .     

非线性动力系统多阶段辨识模型、算法及应用

本文针对一类发酵过程中的发育期、生长期及稳定期的不同特性，提出一种非线性多阶段动力系统及其辨识模型。论述了该模型是一种特殊的多阶段最优控制问题。根据子控制问题性能指标下水平集的局部一致有界性及下半连续性，证明了子控制问题可控性及最优解集为非空紧集。依此性质构造优化算法，研制相应的数学软件，并应用于间歇发酵过程中的参数辨识。其数值结果表明：该多阶段模型比已有模型更能逼近实际过程，提高了模型的精度，使模型更为有效。     

软件无线电技术在卫星数据自适应接收中的应用

软件无线电是最近几年在无线通信领域提出的一种新的通信系统体系结构,该文根据遥感数据接收中的实际需求,重点对自适应辨识技术实现数据调制体制的模式识别进行分析说明。     

恒模复调制引入循环平稳理论在多用户信道盲估计中的应用

利用循环频率域信号处理的理论提出了新颖的恒模复调制方法，对于每个用户在循环频率域引入两个支撑点。根据各个用户的循环域的支撑不同，可以分离出各个用户的两个循环统计量。从理论上说可以彻底地消除多用户干扰和噪声的影响。利用循环谱分解和单个用户小规模子空间方法，可以辨识出不同的用户在不同的传感器上的信道。适合于多用户上行链路信道。文中对于引入循环平稳的理论和信道可辨识性都进行了详细的证明，提出了辨识算法，并对算法进行了模拟。