保泛化性能的最优上边界回归模型辨识

从控制模型结构复杂性及提高模型辨识精度出发,提出了建模由参数或测量不确定性引起的最优上边界回归模型的一种新方法。首先,将二次规划的支持向量回归(SVR,support vector regression)转化为l_1范数的优化问题,用于获取模型结构的稀疏解;其次,建立上边界回归模型的约束条件,并将模型的被估输出与实际输出之间的所有逼近误差最小化,即逼近误差的l_1范数最小化问题,来提高模型辨识精度;最后,将l_1范数的结构风险与逼近误差的l_1范数以及上边界回归模型约束条件相结合构成新的优化问题,应用较简单的线性规划对其求解,得到最优上边界回归模型。提出的方法具有如下三个显著特性:1)应用逼近误差的l_1范数最小化,可保证模型的建模精度;2)引入SVR架构下的结构风险l_1范数,可保证模型的稀疏特性;3)通过提出的方法从建模精度与模型稀疏特性之间取其平衡,可提高模型泛化性能。通过来自测量数据以及模型参数不确定性的实验分析,论证了提出方法的合理性与优越性。     

一类时滞不确定系统的有限时间非脆弱L2-L∞滤波器设计

研究一类时滞不确定系统有限时间非脆弱L_2-L_∞滤波器的设计问题.通过系统重构,构造滤波器误差动态系统,设计的非脆弱滤波器的误差动态系统有限时间有界,且满足给定的误差-扰动L_2-L_∞性能指标.通过选择合适的Lyapunov函数,给出求解非脆弱L_2-L_∞滤波器存在的充分条件,并将求解问题转化为相应的优化问题.仿真结果表明该文设计具有可行性.     

基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型

根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。     

基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制

针对可获得大量输入输出数据的非线性系统，提出一种改进的即时模型辨识方法，并与自校正的极点配置控制算法相结合，设计多模型自适应控制器。所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性，使系统的动态响应品质得到了有效的改善。     

基于低秩矩阵近似的鲁棒DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向（DOA）估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.      

伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究

在伺服系统建模中,针对线性模型无法表达系统在低速、运动换向条件下摩擦与死区等非线性现象的问题,采用包含静态非线性部分和动态线性系统的Hammerstein模型来代替线性模型对伺服系统进行了描述.根据静态非线性模型逼近伺服系统的非线性特性,非线性模型采用分段非对称多项式基函数来解决摩擦在运动中存在的非对称特性.对于多频率正弦输入信号和伺服系统的速度输出信号,由迭代最小二乘方法来估计模型的参数.通过辨识实验中的线性模型和Hammer-stein模型的输出,说明采用Hammerstein模型方法能有效地对系统非线性部分建模,Hammer-stein模型的输出误差比线性模型的输出误差约减少90%,因此显著地提高了系统的模型精度,实现了对系统非线性动态行为的精确预测.     

基于L_1-范数的非线性TSVR

为了进一步降低TSVR的计算复杂性,加快其学习速度,本文利用L_1-范数将TSVR的两个原始二次规划问题转化为线性规划问题,并提出了基于L_1-范数的TSVR(L_1-TSVR).实验结果表明L_1-TSVR是一个有效的、可竞争的回归方法 .     

基于L1-范数的v-双子限定支持向量机

【目的】针对二分类问题,构造了一种新的基于L_1-范数的v-双子限定支持向量机(L_1-vTBSVM)。【方法】类似于v-双子限定支持向量机(v-TBSVM),L_1-vTBSVM确定两个非平行超平面,使得它们更接近于各自的类,并且与另一个类至少有ρ的距离。在L_1-vTBSVM中,由于用L_1-范数替代了L_2-范数,则相较于v-TBSVM,所提模型产生了不同的对偶问题。【结果】在求解对偶问题时避免了昂贵的矩阵逆运算,更重要的是,L_1-vTBSVM可以抑制离群值的负面影响,从而提高模型的鲁棒性。因此,改进的模型在处理大规模问题时更有效,且具有更好的泛化能力。【结论】在6个基准数据集上进行了数值实验,验证了该算法在线性、非线性和加入噪声情况下的有效性。     

基于稀疏正则化和渐近边界假设的运动模糊图像盲复原

为了复原因相机抖动而产生的运动模糊图像,提出基于L_p范数和全变分范数的正则化盲复原方法;首先,基于模糊图像的梯度稀疏性建立L_p范数正则化模型,利用全变分范数保持图像的结构信息;然后,根据模糊核稀疏性的先验知识建立模糊核的盲估计模型;最后,提出一种渐近边界假设条件对模糊图像进行扩展以抑制振铃,并通过交替最小化方法分别求解清晰图像和模糊核的估计值。结果表明,所提出的方法简单、可行,具有更好的图像复原效果。     

一种线性/非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用

为提高模型准确性,在经典时序建模策略的基础上,提出了一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型,并应用Weierstrass逼近定理推导出其一般表达式(GNARX),该模型允许带有多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识.针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法,并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIC)确定最优模型结构.最后,将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测.结果表明,GNARX模型的建模和预测精度均高于AR,GNAR,ARX模型及BP神经网络模型,表现出良好的线性/非线性建模和预测能力,及较好的通用性和实用价值.     

低秩矩阵恢复模型改进及其在石油测井中的应用

传统的低秩矩阵恢复模型在去噪过程中通过将观测矩阵分解为低秩部分和稀疏部分达到噪声去除的目的,但该模型要求噪声矩阵必须是稀疏的。然而石油测井所获得的数据中噪声来源复杂,并不能完全保证噪声分布满足稀疏性的要求,使该模型在去噪时表现出一定的局限性,去噪效果不稳定,进而导致后续的数据处理准确率降低。为此,提出将加权范数的思想应用于传统的低秩矩阵恢复模型中,并在惩罚项中将F范数与待恢复矩阵的核范数相结合,构造改进的低秩矩阵恢复模型,使其能够在保证解的稳定性的同时,可以更好地挖掘观测矩阵的低秩性以及增强稀疏矩阵的稀疏性。通过非精确的拉格朗日乘子法分别对改进前后的模型进行求解,并对两种模型去噪后的测井数据分别采用支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)进行油气层识别,结果表明经改进的低秩矩阵恢复模型去噪后的测井数据在保证了油气层识别效率的同时,识别准确率上有了明显提升。     

综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题

【目的】对综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题进行研究,建立以最小化总延误和机器使用数量之和为优化目标的优化模型。【方法】针对该问题的特点,设计了一种改进的模拟退火算法进行求解。采用不同规模的数值实验测试算法的性能,并对问题参数展开灵敏度分析。【结果】改进的模拟退火算法具有良好的求解效率和求解质量。【结论】灵敏度分析表明,增加资源储备可以使企业更好地平衡服务水平和资源占用。模型能够对企业实现资源节约型制造提供指导和决策支持。     

露天矿卡车外排土场内部运距预测模型

为有效提高外排土场物料移运规划中运输功能耗模型的精度,以建立更为详细的排弃物料堆置次序优化、规划模型,针对年末排土计划中尚缺乏逐条带运距推估方法的问题展开研究,提出一种采用极限学习机算法(ELM)训练多元非线性运距曲线的预测模型,并将年末排土工程计划位置上已设计运输线路的排土条带作为训练样本,训练预测模型学习运距与影响因子间的时变特征,最终通过非线性运距表达推估待排物料块体的时变运距。为进一步增强ELM算法的预测精度,利用改进粒子群算法建立基于结构风险最小化的参数优化算法,改善了传统经验风险最小化算法的泛化能力,提高了算法预测精度。研究结果表明:采用模拟试算图解法最终确定ELM模型隐含层节点数为27;仿真测试中得出文中算法预测精度评价指标分别为均方误差0.006 8、拟合优度0.995 3、相对误差期望0.027%、绝对误差期望0.62、错估系数0.03、执行效率1.49s;对比多组智能算法预测模型,其绝对误差分别0.116 2、0.094 7、0.139 1,其错估系数分别为0.230、0.200、0.266,算法明显具有更好的预测效果。     

SVM multiuser detection based on heuristic kernel

A support vector machine （SVM） based multiuser detection （MUD） scheme in code-division multi- ple-access （CDMA） system is proposed. In this scheme, the equivalent support vector （SV） is obtained through a kernel sparsity approximation algorithm, which avoids the conventional costly quadratic pro-gramming （QP） procedure in SVM. Besides, the coefficient of the SV is attained through the solution to a generalized eigenproblem. Simulation results show that the proposed scheme has almost the same bit er-ror rate （BER） as the standard SVM and is better than minimum mean square error （MMSE） scheme. Meanwhile, it has a low comoutation complexity.     

基于粒子群-投影寻踪和遗传-神经网络集成的预测模型

  针对预测对象和预测因子存在复杂的线性和非线性关系的特点,利用自然正交展开方法进行线性降维,以及用粒子群 投影寻踪方法进行非线性降维,将高维的非线性数据投影到低维子空间上,构造了一种遗传 神经网络预测模型。在此基础上,应用该预测模型对影响华南的台风频数进行了预测试验,并将预测结果与统计回归模型的预测结果进行对比分析。结果表明,文中构建的非线性集预测模型,对台风频数有较好的预测效果,5 年预测的平均绝对误差为0.81个, 平均相对误差为13%,预测结果比统计回归模型有明显的改进。该文的结果可为进一步探索研究其他领域的预测建模提供了一种新的参考思路和方法。     

Parameters Identification of Continuous-Time Hammerstein System with Advanced Gauss Pseudo spectral Method

An advanced Gauss pseudospectral method(AGPM) was proposed to estimate the parameters of the continuous-time(CT)Hammerstein model.The nonlinear part of the Hammerstein system is approximated with pseudospectral approximation method.The linear part was written as a controllable canonical form to circumvent the high order time-derivative of the input and output(I/O) signals,which could multiply the measurement noise in the identification procession.Furthermore,an output error minimization was constructed for the CT Hammerstein model identification,which was then transcribed into a nonlinear programming(NLP) problem by AGPM.AGPM could converge to the true values of the CT Hammerstein model with few interpolated Legendre-Gauss(LG) nodes.Lastly,two illustrative examples were proposed to verify the accuracy and efficiency of the method.     

基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型

为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力, 本文提出用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想设计TSK模糊模型.TSK模糊模型的传统算法普遍存在过学习问题, 为此我们在目标函数中考虑了结构风险从而避免了过学习现象.并且,我们将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解.由于该规划问题的求解与输入数据维数无关,适用于处理高维数据.算法分为两步：首先用Gustafsonk-Kessel (GK)算法确定模糊规则的前件;然后用最小二乘支持向量算法确定模糊规则的后件,这里的核函数是由模糊聚类确定的, 经证明它是Mercer核.三个著名数据的实验结果表明,与TSK模糊系统的传统算法相比,本文所提的算法提高了TSK模糊系统处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,,本文所提的算法具有良好的鲁棒性.     

Numerical simulation of tomographic-SAR imaging and object reconstruction using compressive sensing with L 1/2-norm regularization

By making use of multiple acquisitions of synthetic aperture radar （SAR） observations over the same area, tomographic-SAR （tomo-SAR） technology can achieve three-dimensional （3-D） imaging of the objects of interest. The compressive sensing （CS） approach has been applied to deal with the sparseness of the elevation signals. Due to its sparsity and convexity, the L1-norm regulariza- tion, as an approximated Lo-norm with an exact solution, has been employed in CS to reconstruct the reflectivity profile of the objects. In this paper, based on our studies on polarimetric scattering and SAR imaging simulations, we produce numerical multi-pass tomo-SAR observations of the terrain object. Then, we present the CS with novel L1/2- norm regularization to realize 3-D reconstruction. As a non-convex optimization problem, the L1/2-norm regularization is solved by an iterative algorithm. This numerical simulation of tomo-SAR imaging and 3-D reconstruction of the object modeling can be of great help for parameterized analysis of tomo-SAR imagery. As an example, a tomo-SAR image and 3-D reconstruction of the Beijing National Stadium model are presented.     

鱼群算法优化组合核函数GPR的油井动液面预测

针对抽油井动液面(DFL)检测主要依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测,而单一核函数的高斯过程回归(GPR)无法明显提高预测精度和泛化能力,提出了一种人工鱼群算法(AFSA)优化组合核函数的动态高斯过程回归动液面预测模型.采用多项式函数、线性函数与径向基函数组合构建核函数,利用人工鱼群算法对核函数模型参数进行寻优,采用快速傅里叶变换(FFT)和核主元分析(KPCA)融合提取时频数据非线性特征作为模型输入,提高模型的预测精度和泛化能力.油田现场应用验证了该方法的有效性.     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。