基于非线性目标函数的时间卷积网络RUL预测

机械设备剩余使用寿命(RUL)预测是系统维护策略的重要组成部分。在建立深度学习预测方法的目标函数的过程中,退化模型通常以分段线性函数的形式建立,异常值对预测结果的影响很容易被放大。提出了一种基于分段非线性退化的时间卷积网络回归模型。非线性函数能较好地描述传感器的退化趋势,减少线性模型预测引起的系统偏差。在美国航天局公布的涡扇发动机(C-MAPSS)数据集上验证了该模型的有效性,实验表明该模型比目标函数为分段线性函数的模型具有更低的误差,优于现有的一些预测方法。

透视线性目标函数

线性规划解决的是二元一次函数如何求最值的问题,制约这一问题的因素主要有两个:一个 是线性目标函数Z=Ax+By(其中A∈R,B∈R)和线性约束条件,而教材中对线性目标函数的阐 述并不明确,尤其是对变量系数A,B在求最值时所起的作用没有进行说明,这就会在进行实际操 作时发生错误,下面我们就针对这一问题来说明如何理解线性目标函数.

线性规划思想“对决”非线性目标函数

“线性规划”是每年高考必考内容。从近几年的高考命题看，命题重点已从考查线性目标函数的最值转向考查非线性目标函数的最值，突出线性规划思想的应用。那么非线性目标函数主要有哪些呢？下面举例说明。

线性规划思想在非线性目标函数中的运用

线性规划方法的拓展迁移,主要表现在目标函数的非线性化上,解决这类问题的突破口是理解目标函数的含义. 一、目标函数距离化 ……

线性规划思想在非线性目标函数中的应用

线性规划思想方法的拓展迁移，主要表现在目标函数的非线性化上．解决这类问题的突破口是理解目标函数的含义．

非线性目标函数问题的求解策略

线性规划问题是不等式的一项重要应用之一，其考查目的是利用不等式的几何意义求与不等式相关的最值问题．根据目标函数的不同可以分为线性目标函数及非线性目标函数，以下介绍常见的非线性目标函数问题的求解策略．类型一、二元一次式,

求非线性目标函数区间解的一种算法

给出了在约束条件{ai≤xi≤bi,i＝1，2，…，n}下，求非线性目标函数y＝F（x1,x2,…,xn）满足某目标区间[y1,y2]的优化解的一种算法。

巧解线性目标函数的值域

线性目标函数是新课标的一大热点和必考内容,随着其内容向纵深发展,考查形式多样化,与之密切相连的线性目标函数的值域逐渐浮出水面,活跃在近年的高考题和竞赛题中,笔者根据近几年线性目标函数的值域总结了几中解决方法,供大家参考。

聚焦非线性目标函数的最值问题

在高考试题中，线性规划是高频考点，这类问题有两个难点：一是目标函数非线性；二是求线性规划问题中参数的取值范围．本文就第一类问题目标函数非线性，其最值的求法进行分类解析．

基于非线性最优目标函数的红外云图台风中心自动定位

台风中心的自动定位对于灾害性天气预测具有重要意义。针对台风云系在云图中分布的不确定性和多变性,利用主特征向量提取方法实现了台风云系的客观描述;在此基础之上,根据台风密闭云区在云图中呈圆形的几何特性,构建了台风中心自动定位的非线性最优目标函数;因该目标函数的导数不易求取,利用生物遗传算法,求得了台风中心位置的最优数值解,有效地实现了台风中心的自动定位。多个台风中心定位仿真结果表明,该方法能够实现有眼和无眼台风的自动定位,并且理论可靠、实用性强、定位精度高。

迁移线性规划思想求特殊二元函数最值

新编高中教材安排了线性规划知识,即求线性目标函数在线性约束条件下的最值.其思想方法是:线性目标函数及其值参数K所决定的动曲线,进入线性约束条件所确定的区域D时,由目标函数值参数K的几何意义来考查目标函数的最值.(当闭区域D是凸多边形闭区域时,其最值总在多边形的顶点取得).我们迁移这一解题思想用以解决二元一次函数及某些二元二次函数的条件最值问题会显得简单明了.

例析约束条件与目标函数的常见类型

一、线性约束条件。

浅析目标函数的最值问题

线性规划问题就是求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值问题，而弄清目标函数的几何意义是求最值中最关键的一步，目标函数几何意义主要有以下几种：

多角度探究求目标函数的最值题型

线性规划问题是高考的重点,并且线性规划问题具有代数和几何的双重形式,多与函数、平面向量、数列、三角、概率等问题交叉渗透,自然地融合在一起,使数学问题的解答变得更加新颖别致。归纳起来常见的命题角度有：（1）求线性目标函数的最值;（2）求非线性目标的最值;（3）求线性规划问题中的参数值。求目标函数的最值要明确以下几个概念：（1）约束条件：由变量x,y组成的不等式（组）;

线性规划(非线性规划)与数形结合思想

线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值问题．解决问题的基本思想是在约束条件对应的可行域内根据目标函数的几何意义求出目标函数的最优解．故解决线性规划问题的数学思想，从本质上说，就是数形结合思想．了解这一点，当约束条件或目标函数不是线性时，也就可解了．

机会约束规划目标最优值的区间估计

从数理统计的角度对机会约束规划的非线性目标函数的最优值作出了区间估计,讨论了改进估计精度的方法,利用遗传算法和插值方法对最优值目标函数的区间估计给出了计算方法。

利用线性规划思想解题

一般地，在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题．解决线性规划问题的数学思想，从本质上讲就是数形结合思想．某些数学问题从表面看与线性规划无关，但是创造性地运用线性规划思想来处理，却能使问题出乎预料地获得解决，而且可提高思维速度，筒缩解题长度．下以实例说明之．

线性规划视角下的知识交汇问题

线性规划问题是不等式中的一大考点，同时也是近几年高考的热点，其显性问题是求线性目标函数的最值问题与平面区域面积问题转变为求参数的范围问题，进而再转变为与其它数学知识相交汇，这就发展为一类隐性问题，这类问题从表面上看，完全是以考查其它知识为目的，而在解题过程中，却能发现是与线性规划知识有密切联系，下面谈谈这类问题的常见解法：