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题名损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法
被引量：12
- 1
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作者
丁锋
汪菲菲
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2261-2266,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61273194)
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文摘
针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题,借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率,利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法估计系统参数.此外,在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子,从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明,所提出的算法能有效估计系统参数.
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关键词
参数估计
辅助模型
分解技术
损失数据
线性参数系统
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Keywords
parameter estimation
auxiliary model
decomposition technique
missing data
linear-in-parameter system
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法
被引量：6
- 2
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作者
丁锋
陈慧波
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机构
江南大学物联网工程学院
江南大学控制科学与工程研究中心
江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
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出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第2期97-124,共28页
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基金
国家自然科学基金(61273194)
江苏省自然科学基金(BK2012549)
高等学校学科创新引智"111计划"(B12018)
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文摘
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.
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关键词
参数估计
递推辨识
梯度搜索
最小二乘
过参数化模型
关键项分离原理
模型分解
辅助模型辨识思想
多新息辨识理论
递阶辨识原理
耦合辨识概念
输入非线性系统
输出非线性系统
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Keywords
parameter estimation
recursive identification
gradient search
least squares
over-parameterizationmodel
key term separation principle
model decomposition technique
auxiliary model identification ideal
multi-in-novation identification theory
hierarchical identification principle
coupling identification concept
input nonlinear system
output nonlinear system
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于A-Star和改进模拟退火算法的航迹规划
被引量：25
- 3
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作者
岳秀
张超峰
张伟
王亚刚
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020年第8期1365-1371,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(11502145)。
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文摘
基于A*算法和改进模拟退火算法提出了一种新型的无人机航迹规划方法,解决了多无人机在复杂约束条件下完成多目标任务的问题。首先,对任务区域的禁飞区域、目标区域及目标区域内巡航有效区建立模型,采用A*算法解决了无人机途中躲避障碍(禁飞区)的最优路径选择问题;其次,应用模型分解技术合理将有效区域分解为多个子目标点,结合改进模拟退火算法对子目标航迹规划,解决了无人机在巡航有效区子目标区域内的高覆盖率问题。最后,以无人机在抗震救灾中的真实数据为实例,通过仿真实验验证了所提方法的鲁棒性和有效性。
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关键词
无人机(UAV)
模型区域分解技术
A*算法
改进模拟退火算法
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Keywords
Unmanned aerial vehicle
model area decomposition technique
A*algorithm
improved SA algorithm
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于智能算法的无人机航迹规划
被引量：11
- 4
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作者
岳秀
张伟
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《电子科技》
2019年第2期9-13,共5页
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基金
国家自然科学基金(11502145)~~
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文摘
文中针对多无人机在复杂约束条件下编队协同、巡航范围内覆盖率高的问题,基于K-means算法和Hop-field神经网络算法实现了一种无人机整体航迹规划方法。对任务要求的禁飞区域、目标区域建立任务区域的数字地图模型,进行模型分解合理的将有效区域分解为多个子目标点。随后采用K-means算法对无人机巡航的目标点进行聚类,并结合Hop-field神经网络算法对同类子目标点进行无人机航迹规划。以无人机在抗震救灾中的真实数据为实例,通过仿真实现了巡航区域90%的覆盖率,验证了文中方法的鲁棒性和有效性。
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关键词
无人机
编队协同
航迹规划
模型区域分解技术
K-MEANS算法
Hop-field神经网络算法
覆盖率
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Keywords
UAV
formation teamwork
path planning
model area decomposition technique
K means algorithm
Hop field neural network algorithm
coverage ratio
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于MM算法的高维泊松回归模型变量选择
被引量：2
- 5
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作者
张露露
黄希芬
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机构
云南师范大学数学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第21期24-28,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11901515)。
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文摘
针对高维计数型数据,往往会利用泊松回归模型进行分析研究。为了降低高维模型拟合的复杂度,该模型引入了惩罚项进行变量选择,进而提高模型的可解释性和预测性。MM算法是解决高维优化问题的一个重要且有效的工具,具有参数分离的优点。文章将MM算法应用于高维泊松回归模型的极大似然估计以及变量选择,利用组装分解技术把高维优化问题转为低维优化问题,避开了Newton-Raphson算法在矩阵求逆时的困难,同时也解决了目标函数的零点奇异性问题。模拟研究和实证分析结果表明,提出的算法具有稳定性和可靠性。
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关键词
高维泊松回归模型
惩罚
MM算法
组装分解技术
参数分离
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Keywords
high-dimensional Poisson regression model
penalty
MM algorithm
assembly decomposition technique
parameter separation
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名潞宁煤矿安全高效开采地质保障关键技术研究
- 6
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作者
孙坤
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机构
山西潞安集团潞宁煤业有限责任公司
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出处
《煤炭与化工》
CAS
2017年第2期138-141,共4页
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文摘
针对潞宁矿区地质保障问题,引入成熟的三维地震勘探技术进行勘探,针对2号煤层选择了平均峰值振幅、反射强度的斜率、高于振幅门限的百分比和主频序列F1四种地震属性;针对3号煤层选择了主频序列F3、振幅的峰态、能量半衰处的斜率和过零值的频率四种地震属性。利用基于多地震属性的BP神经网络预测模型技术、频谱分解技术、储层预测技术,解释煤层厚度及煤层中古河流冲刷带,归纳出适合潞宁矿区的三维地震资料预测煤层厚度及古河流冲刷带的方法模型。
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关键词
三维地质勘探
BP神经网络预测模型技术
频谱分解技术
储层预测技术
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Keywords
three-dimensional geological prospecting
BP neural network model for prediction technology
spectrum decomposition technique
reservoir prediction techniques
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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