一类非线性控制系统模型的数学分析

采用非线性分析的方法,研究了一类非线性控制系统模型,得到解的整体存在性。     

层次式网络管理系统故障管理子系统研究与实现

计算机网络日益复杂和异构化,迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足,提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法,并讨论了算法的性能。最后采用ＣＯＲＢＡ,Ｗｅｂ和Ｊａｖａ技术实现了该算法。     

一个平凡解的稳定性定理的改进

利用K类函数改进了马尔金定理的一个结论（即在非注定系统中,若相关的定正函数V和定负函数V1满足limt→∞(dV/dT-V1)=0,则系统有稳定的平凡解）,得到一个非驻定系统平凡解的稳定性定理,并通过实例说明本文给出的定理可以判别其平凡解的稳定性,而用马尔金定理的结论失效。     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

关于i=(4n+7±√6n^2+6n-11)/10的正整数解快速求角原理

本文给出了有效信号为二次多项式时,线性二乘一步外推点与采样点关系方程正整数解的快速求解的几个定理。     

无人机侦察海上目标识别研究

海军无人机的任务是利用夜间电视、低亮度电视、前视红外和合成孔径雷达等各种传感器对广阔的海面进行监视,提供超视距瞄准数据及海战场态势的精确信息.本文把参数分类中的统计法--即证据理论与认识模型中的模糊集合论和模糊推理以及专家系统方法相结合,对海上目标识别进行证据分类及模糊推理融合.     

空间救援发射窗口分析

从发射窗口的基本特性出发,推导了空间救援任务发射窗口的解析求解方法.将空间救援发射窗口问题分解为平面窗口问题和相位窗口问题,分别建立了平面窗口与相位窗口的解析求解模型,最后获得了发射窗口解析解.用直观曲线描述了同一经度的不同纬度所有发射点对应的发射窗口,为空间救援任务发射窗口的分析和快速计算提供了基础.