面向系统辨识的离散系统模型类库

本文分析了系统辨识中常用的几种离散系统模型的结构,这些离散系统模型及其预测器模型在形式上都能表示成线性回归模型,并且一个复杂的模型能由几个简单的模型所构成。根据离散系统模型结构的这些特点,我们用面向对象的程序设计思想,用“类”的概念来实现各种离散系统模型,从而形成离散系统模型类库,并可由此派生出其它更具针对性的模型类。此离散系统模型类库和递推辨识算法类库结合在一起,可方便地构成完整的系统辨识程序。本文将介绍这一离散系统模型类库的层次结构及模型类库在系统辨识中的一些应用,给出两个例子。

DEVS++程序库及应用

离散事件系统规范(DEVS)是描述离散事件系统形式化的方法,提供了层次化、模块化的描述机制,便于对复杂系统进行建模、设计、分析和仿真。DEVS++是采用C++语言实现DEVS机制的开源程序库,提供模型的基类,可直接继承或派生,减少大量程序的编制,便于二次开发。介绍了DEVS的建模思想及DEVS++程序库,以智能变电站过程层网络为例,搭建部分网络设备的模型,通过构建简单网络说明DEVS++在离散事件系统中的应用。

基于傅里叶变换红外光谱及化学计量学方法的不同产地锁阳药材分类鉴别

目的:基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)及化学计量学方法实现不同产地锁阳药材的分类鉴别。方法:采集5个省(区) 12个市(区/州/旗)的106批锁阳药材,以透射方式采集样品的FTIR光谱数据并进行光谱预处理,建立锁阳FTIR指纹图谱并进行光谱解析,以相关系数法计算不同产地锁阳的FTIR相似度,求取不同产地锁阳FTIR平均光谱的一阶导数(1D)光谱,以预处理后的1D光谱数据建立基于主成分分析(PCA)的软独立建模分类(SIMCA)鉴别模型,以前6个主成分建立正交偏最小二乘法(OPLS)鉴别模型。结果:不同产地锁阳FTIR指纹图谱的走势及主要吸收峰位基本一致,共指认出了16个共有特征吸收峰;不同产地锁阳FTIR指纹图谱的相似度及1D光谱均有显著、唯一的特征;所建SIMCA模型可实现不同省级产区锁阳的分类鉴别,所建OPLS模型可实现不同市级产区锁阳的精确分类鉴别,12个产地锁阳的分类鉴别体现了明显的地域聚集性特点。结论:基于FTIR及化学计量学方法能够实现不同产地锁阳药材的分类鉴别。