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研究了传统脉宽调制(PWM)控制开关变换器中一个重要现象:闭环调节器的输出信号与锯齿波比较信号发生多次截交导致开关频率升高且不能获得恒定控制频率,甚至系统不能稳定输出工作。以常见的Buck、Boost开关变换器设计为例,研究了基于PWM-准滑模控制理论的开关变换器大信号稳定性条件,最终所得结论与经典“斜波匹配”理论相吻合。仿真结果验证了所提出理论的正确性。
针对球形机器人定位问题,提出了基于立体视觉的球形机器人定位方法。通过双目相机采集环境图像序列,提取Shi-Tomasi特征点,计算尺度不变特征变换(SIFT)特征描述符,并利用欧氏距离进行立体匹配;通过KLT算法进行特征点跟踪;采用解析法求解机器人在前后帧图像之间的位姿变化量;同时采用特征点筛选、RANSAC算法和卡尔曼滤波等方法,提高运动估计的准确性和鲁棒性。实验结果验证了所提出方法的可行性。
针对一类严格反馈非线性系统,利用后推法设计一种无超调跟踪控制律。对于阶数小于4的对象,给出了控制律参数应满足的充要条件;对于阶数更高的对象,给出了求解一个充分条件的方法。该控制律适用于零与非零初始条件,且参考输出不限制为阶跃信号。通过两个数值仿真例子验证了所提出控制律的有效性。
研究切换系统的共同Lyapunov函数存在问题。对于一类正切换系统,给出了共同Lyapunov函数存在的充分条件。当系统矩阵集为二阶矩阵紧集时,给出了判断共同Lyapunov函数存在的方法,并给出了计算共同Lyapunov函数的算法。最后通过算例验证了所提出算法的有效性。
基于无约束优化和遗传算法,提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法。首先构造一无约束优化问题,其最优解对应一个无向图。在无向图的基础上,产生遗传算法的初始种群,并使用遗传算法中的选择、交叉和变异算子学习得到最优贝叶斯网络结构。由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成,初始种群具有很好的性质。与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比,该方法的学习效率相对较高。
如何保证多跳自组织网络的连通性是无线传感器网络研究的核心问题。在正态遮蔽衰退模型的基础上,借助状态转移概率矩阵提出一种基于马尔可夫链策略的节点密度控制算法。该算法利用一步转移概率矩阵求出信号在任意节点对之间互达的迟早概率,并通过令节点间信号互达的迟早概率趋近于1来逼近网络全连通时的最小节点密度。实验结果表明,与R。HEKMAT算法相比,所提出的算法能有效降低数值误差,从而提高算法结果与实验数据的吻...
针对数据聚合无线传感器网络寿命最大化问题,分析了网络流量和节点能耗,提出了数据聚合路由问题的网络流量模型,并将网络最大寿命与流量模型相结合设计了一组混合整数规划代价函数。采用对偶分解的方法,获得了近似最优的中继传输速率和路由。仿真实验表明,该算法能有效减少数据通信量,均衡各个节点的能量消耗,延长网络寿命。
为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度。研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关。利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度。
针对Itˆo型多面体不确定随机广义系统,提出一种离线观测器型鲁棒预测控制器的综合方法。通过构造带有误差项的增广随机Lyapunov函数,运用多维Itˆo公式和LMI方法,将“min-max”随机规划问题等价转化为一组线性矩阵不等式的求解问题;给出了控制器存在的充分条件和参数表达式,证明了初始时刻的可行解可以保证闭环广义系统的随机容许性。仿真算例验证了该方法的有效性。
交叉口信号控制是城市交通管理的重要手段,解决城市拥堵问题需考虑交叉口的信号优化控制策略。鉴于此,针对四相位定周期单交叉口,采用存储转发方法建模,以排队长度均衡为性能指标,基于多参数规划方法离线地给出交叉口信号的优化配时策略。该策略根据交叉口车辆到达率,实时地调整各相位绿灯时间,以实现整个信号周期内绿灯时间的充分利用。通过PARAMICS平台进行的仿真实验表明了所提出控制策略的有效性。
为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法。数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性。
设计一种由非线性控制方法实现的直接转矩控制矩阵变换器(DTC-MC)交流调速系统。首先构造基于扩张状态观测器(ESO)的自抗扰控制器(ADRC),取代传统DTC中的PI调节器,用来估计系统的扰动项并进行前馈补偿;然后运用多Lyapunov函数法对二阶ESO的稳定性进行分析。仿真结果表明,该方法提高了系统在输入电压非正常工况下的抗干扰能力和鲁棒性。
以动态市场环境下的易逝品为研究对象,针对两阶段需求相关、每次订货时带有固定的订购费用以及未满足需求部分延期供给等实际现象,建立了动态易逝品销售商两阶段订货决策模型。对模型的最优解进行了理论分析,并提出了寻求两阶段订货策略的简单方法。以朗科优盘经销商的采购实例来说明该模型的应用价值。最后,通过探讨订货决策与需求波动、两阶段需求相关系数以及延期供给率等因素的关系,得出了一些重要的管理启示。
为了提高证据融合的精确度并降低融合的运算量,结合批量式融合和序贯式融合的优点,提出证据分组合成法。该方法首先判断证据间是否可用Dempster组合规则进行合成,若可以,则两证据归为同组;否则归为不同组。对于同组证据,利用Dempster组合规则直接合成,即组内证据序贯式融合;对于不同组证据,通过最优化模型修正各组证据源,再利用Dempster组合规则合成,即组间证据批量式融合。算例分析验证了该方法...
为了充分发挥计算几何组合分类器的可视化特性,从类空间类别分布模糊特性出发,提出一种基于类空间模糊度的权重分配方法。该方法首先将子分类器由空间的类别表示转变为类别的空间表示,进而利用粗糙集理论分析各空间的模糊度,并将其作为该子分类器的权重。实验表明,利用模糊度信息进行加权后的分类器不但能与可视化特性更好地吻合,增强分类过程的可理解性,而且在分类精度上得到了进一步的提升,扩展了应用领域。

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