Variable Selection of Partially Linear Single-index Models

In this article, we study the variable selection of partially linear single-index model(PLSIM). Based on the minimized average variance estimation, the variable selection of PLSIM is done by minimizing average variance with adaptive l1 penalty. Implementation algorithm is given. Under some regular conditions, we demonstrate the oracle properties of aLASSO procedure for PLSIM. Simulations are used to investigate the effectiveness of the proposed method for variable selection of PLSIM.

基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪

分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。

基于遗传算法的多目标最小二乘支持向量机在近红外多组分定量分析中的应用

近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应建模策略可保证优化收敛于全局最优解。所建玉米多目标LS-SVM模型明显优于PLS1和PLS2模型;连翘多目标LS-SVM模型与PLS模型均可取得较好的校正和预测效果。两组数据中,径向基神经网络(RBFNN)模型均出现过拟合现象。多目标LS-SVM和单目标LS-SVM性能相近,但多目标LS-SVM建模运行一次即可得到结果,在NIR多组分定量分析中具有潜在应用优势。

直升机旋翼协调加载自适应最优解耦控制

研究了直升机旋翼协调加载系统的自适应最优解耦控制问题。将最优控制理论与高斯基函数小脑模型神经网络相结合,提出了电液伺服加载的自适应最优控制策略,该控制策略能够确保闭环系统具有渐近稳定性。分析了旋翼协调加载系统的组成结构,建立了旋翼机构耦合关系的数学模型。在此基础上,提出了自适应最优解耦控制策略,有效消除了助力器与加载通道以及加载通道相互之间的耦合作用,提高了加载指令的跟踪精度。仿真结果表明,该协调加载解耦控制策略是有效的,具有较高的载荷谱跟踪精度。

实际海浪环境下大尺度模型试验研究

舰船环境适应性研究引起世界各海洋强国的高度重视,研究采用实际海浪环境下的大尺度模型试验方法通过近海岸海区实际海浪环境下大尺度模型运动物理仿真试验研究,分析了近岸波浪特征,并基于NARMAX(带外生变量的非线性自回归滑动平均模型)模型应用谐波探测法求解船模非线性系统频率响应函数通过与水池小尺度模型试验结果比较,表明该试验方法可行,为舰船环境适应性研究提供了一种有效的试验手段.

基于电子商务的配送体系优化分析

伴随网络使用人数的持续增长及网络可信度的提高,电子商务成交额持续攀升。由于电子商务对"恰当时间"的要求苛刻,特别是在供应链"最后一公里"方面,电子商务的终端配送体系不足严重制约其发展。文章通过描述现阶段配送体系的现状,分析了电子商务配送体系的特点及其在配送环节的问题,结合电子商务发展和整体经济运营趋势及国外发展经验,提出构建依托配送点组建配送网络的新思维。

自适应耦合变分模型及其GPU实现

提出了一种基于GPU加速的自适应耦合变分模型。首先该模型基于Meyer能量极小化分解理论,采用自适应扩散张量模型对图像结构部分进行边缘增强;其次通过非局部平均滤波,实现了保持边缘及细小结构的同时对图像振荡部分进行去噪;然后利用GPU的通用计算功能对耦合变分模型进行并行处理,通过合并访问和共享内存策略相结合的手段使耦合变分算法效率大幅度提升。实验结果表明,在较好保护图像边缘信息、增强纹理特征的前提下,该算法的GPU处理速度是CPU串行处理的15倍。

混合系统故障诊断的模态转换自适应阈值研究

混合系统是既有连续变量也有离散事件的复杂的动力学系统,混合系统中的模态转换及参数不确定性可引起残差突变,原因是不同的模态下有不同的元件参与,采用常数阈值或常规自适应阈值往往造成误诊和漏诊。通过搭建混合系统键合图诊断模型,在对参数不确定性进行区间估计的基础上,运用线性分式转换构造模态转换自适应阈值,解决混合系统故障诊断中的误诊和漏诊问题。通过车辆转向系统的故障诊断进行实例分析及检验,实验结果表明所提算法的正确性和可行性,为混合系统故障诊断提供了新的解决方案。

基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制

感应电机多标量模型具有状态变量是标量且物理意义明确和不需旋转坐标变换等优点;神经网络逆系统适合解决不确定性因素(参数变化和外在扰动等)存在的情况下,感应电机高性能的控制问题。为此,提出基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制结构,实现感应电机系统的自适应解耦线性化,进而提高系统控制性能。最后对系统进行了仿真研究和软硬件实现方案讨论,理论分析和仿真表明所提控制结构是有效的。

新的无线传感器网络覆盖控制算法

首先,设计了节点自适应传感半径调整算法(AASR,adaptive adjustment of sensing radius),通过节点自适应选择最佳的覆盖范围,有效地进行节点覆盖控制,减少节点能量虚耗,提高覆盖效率。其次,从调整效果、能量消耗和覆盖冗余度3个方面对节点自适应传感半径调整算法进行了模拟实验和分析。仿真结果表明,AASR能够有效提高节点生存时间,减少能量消耗,提高覆盖率。

同步磁阻电机模型参考自适应法无位置传感器控制

针对由于同步磁阻电机(SynRM)铁心饱和(包括直轴与交轴的交叉饱和)现象严重,导致传统无位置传感器控制方法难以实现高性能控制的问题,提出一种考虑铁心饱和现象的基于模型参考自适应法(MRAS)的无位置传感器控制策略。利用有限元仿真软件得到电机若干工况下的电感参数,建立查表数据,运用查表法得到不同工况下的实时电感参数,将该参数应用于模型参考自适应法无位置传感器控制算法中,可以减小铁心饱和对电机无位置传感器控制的影响,实现电机在任意位置起动和宽速度范围稳定运行。仿真与实验验证了所提出无位置传感器控制方法的有效性。

典型参数优化算法在新安江模型中的应用对比

为深入对比研究典型参数优化算法在新安江模型中的应用情况,选用4种典型优化算法:自适应遗传算法(AGA)、改进粒子群算法(IPSO)、SCE-UA和贝叶斯优化算法(BOA),每种算法重复运行50次,每次迭代300次,以安徽省黄山市呈村流域为研究区域对日尺度新安江模型参数进行率定。结果表明:IPSO优化新安江模型参数得到的流量模拟值与实测值拟合程度高且收敛速度较快;目标函数收敛值集中,有90%集中在0.158149~0.156727范围内;算法稳定性好,优化后的参数方差均值仅为0.049404。AGA和SCE-UA优化参数表现较IPSO差,较BOA好。BOA计算量小,但其收敛过程出现明显波动;目标函数收敛值分散在5个范围内;算法稳定性差,优化后的参数方差均值高达0.073751。

基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整。对闭环回路的仿真结果表明,基于神经网络辨识和整定的全系数自适应控制回路比传统的全系数自适应控制回路具有更强的自适应性和抗干扰能力,响应速度更快,系统鲁棒性更强。

基于图表示学习的消息回复关系判断方法

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。

飞机典型壁板结构主动振动控制试验研究

压电材料的机电耦合特性使其在智能结构和振动控制中得到了广泛的应用。本文中以压电材料作为传感器和作动器,选用飞机壁板为控制对象,在Patran中对控制对象建立了有限元模型,利用Nastran对建立的模型数据进行了计算,分析出了壁板各阶模态的最大应变位置。根据分析结果在壁板合理位置上粘贴多片压电陶瓷片,运用基于Filter-X LMS(Least Means Squares)自适应算法对壁板进行了单模态和多模态的主动控制试验并取得了良好的控制效果,1阶模态降低了约10 dB,2阶模态降低了约5 dB。

短时预测下的单点交叉口无模型自适应控制方法

为使单点信号控制方案能够对交叉口的交通状态趋势进行有效预测,使其更好地适应交通状态的动态变化需求,提出了一种短时预测下的单点交叉口无模型自适应控制方法。首先依据历史交通流量数据对交叉口的交通状态进行界定,制定交叉口交通状态-信号周期模板;然后以15min为时间间隔对交通流的发展趋势进行预测,进而依据预测的交通状态确定未来15min的战略信号周期,同时对每个信号周期和各相位的绿信比进行小步距调整,以期逐步降低单点交叉口的饱和度。研究结果表明:提出的方法能够对未来15min的交通状态趋势进行有效预测,且在控制过程中既能够从宏观上事先调整控制方案以适应交通流的发展趋势,又可从微观上对配时参数进行小步距微调,满足相位间需求的差异性。

带有未知参数的改进半导体激光器的自适应同步与反同步(英文)

本文主要研究了一个带有未知参数的改进半导体激光器的自适应同步和反同步.基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了新颖简单的自适应同步与反同步的控制器,并给出了控制器的解析式和未知参数的辨识规则.选用带有未知参数的类Lorenz的T系统作为响应系统,实现了该系统与改进的半导体激光器的自适应同步和反同步.数值仿真验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性.

平流层飞艇环境适应性评价模型

阐述了平流层特别是20km高度左右平流层的环境特点,分析了各种环境因素对长期在此空域中驻留飞行的平流层飞艇性能的影响,在此基础上,建立了平流层飞艇环境适应性评价指标体系。并针对其各评价指标的物理意义不同且数量级相差较大的特点提出了基于物理规划和层次分析法相结合的综合评价模型。算例和分析结论表明:抗风速度余量和产生消耗能量比在平流层飞艇对其飞行环境的适应能力评价中占有重要比重,应成为飞艇总体方案设计和论证时的重点关注指标。