非线性复杂网络系统基于随机通信协议的状态估计方法.pdf

基于多方法融合的非线性系统状态估计优化研究.docx 基于多方法融合的非线性系统状态估计优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代科技飞速发展的时代，非线性系统广泛存在于各个领域，其重要性不言而喻。从复杂的自然现象到先进的工程应用，从微观的生物系统到宏观的社会经济体系，非线性系统的身影无处不在。例如，在航空航天领域，飞行器的运动轨迹受到空气动力学、地球引力等多种因素的影响，呈现出复杂的非线性特征；在生物医学中，人体的生理过程如心跳、神经信号传导等也都是典型的非线性系统。这些非线性系统的行为往往具有高度的复杂性和不确定性，给精确的分析和控制带来了巨大的挑战。在众多处理非线性系统的方法中，加权观测融合估计算法逐渐成为研究的焦点。在多传感器

2025-05-07 约2.75万字 21页立即下载

时滞视角下非线性离散复杂网络的集员状态估计：理论、方法与实践.docx 时滞视角下非线性离散复杂网络的集员状态估计：理论、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，复杂网络作为一种强大的工具，广泛应用于众多领域，如生物系统、通信网络、电力系统以及社会经济等。这些复杂网络能够描述不同个体或组件之间的相互作用和关系，为研究各种复杂现象提供了有效的框架。然而，实际中的复杂网络往往呈现出非线性和时滞的特性，这给系统的分析和控制带来了巨大的挑战。 非线性特性使得系统的行为不再遵循简单的线性规律，呈现出高度的复杂性和不确定性。例如，在生物神经网络中，神经元之间的信号传递和处理涉及复杂的非线性过程，其行为难以用传统的线性模型来描述。而时滞现象则普遍

2025-04-16 约2.36万字 19页立即下载

基于通信协议的时滞神经网络方差约束H_∞状态估计.pdf 摘要 H 基于通信协议的时滞神经网络方差约束状态估计 ∞ 摘要神经网络具有较强的自适应能力、联想能力以及学习能力，被广泛应用于组合优化、联想记忆和模式识别等领域。神经网络的基本单位是神经元，一般情况下，神经元的内部状态无法直接获知，为了解神经网络的动态行为，需要对神经元的状态进行估计。事实上，信号传递不可避免地会受到外界因素的影响，这可能导致时滞现象发生。若对时滞处理不当，会使状态估计效果变差，故研究时滞影响下神经网络的状态估计问题是十分必要的。在实际应用中，时滞神经网络规模庞大，在网络资源有限的环境中易发生网络拥塞、数据破坏和网络资源浪费等现象。为此，引入通信协议调度数据传输

2025-06-08 约70.89万字页立即下载

基于DEM的非线性随机系统参数估计.pdf 摘要 非线性随机系统作为复杂系统的重要数学模型，在工程、经济、生物等多领域广泛应用。这些系统展现出复杂的动力学行为，以及无法精确预估的特性，因此对其进行深入研究具有重要意义。参数估计在系统建模和控制中扮演着至关重要的角色，通过对系统未知参数的准确估计和推断，有助于揭示系统行为的内在规律并为系统优化设计与精准控制提供强有力的支撑。因此，研究非线性随机系统参数估计在理论和实际应用层面均有重要意义，为解决现实世界复杂系统问题提供了研究与实践指导。本研究以神经科学领域的自由能原理为

2025-03-10 约12.93万字 71页立即下载

基于DEM的非线性随机系统参数估计.docx 基于DEM的非线性随机系统参数估计一、引言随着科技的不断进步，非线性随机系统的研究已经引起了广泛关注。系统参数估计是这一领域的关键环节，而基于DEM（数字地形模型）的非线性随机系统参数估计，则是结合了地学、统计学与工程控制等学科，形成了一个全新的研究方向。本文将深入探讨基于DEM的非线性随机系统参数估计的相关问题及其应用。二、DEM的基本概念 DEM（数字地形模型）是一种通过地面高程数据进行三维地形表达的方法。其通过一系列离散的高程数据点来构建地形的三维模型，从而为各种地学分析和工程应用提供基础数据。DEM具有数据量小、表达直观等优点，广泛应用于地形分析、地质勘探、城市规划等领域。三、

2025-03-01 约4.2千字 8页立即下载

基于数据驱动的非线性随机系统的稳态响应估计.pdf 摘要 非线性随机动力系统模型在揭示自然现象与多领域动力学特性上应用广泛，但其高度复杂和不确定的动力学行为使得精确述与刻画成为研究难点。传统的解析方法受限于特定系统类型和条件，难以获得精确的概率密度函数。因此，本文创新性地运用数据驱动方法，通过估计漂移系数和扩散系数，精准刻画其动态特性并求解稳态概率密度，从而突破传统方法局限，为非线性随机动力学的研究和应用供新视角和工具，具有重要的理论价值和实践意义。本文从非线性随机动力系统的响应样本数据入手，精准地估计了系统的漂移系数、扩散系

2025-03-17 约5.72万字 60页立即下载

一种基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法.doc 2010年 3 月第 31卷第 2 期郑州大学学报 ( 工学版 ) M a r1 2010 Vo l131 No12 Jou rna l of Zhengzhou U n ive rsity ( Enginee ring Sc ience) 文章编号 : 1671 - 6833 ( 2010 ) 02 - 0092 - 05 一种基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法 王忠勇 , 冯卫娜 (郑州大学信息工程学院 ,河南郑州 450001) 摘要 : 提出了一种新的基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法. 该算法利用粒子滤波方法 ,结

2017-12-29 约1.15万字 5页立即下载

基于变分贝叶斯的分布协同非线性系统状态估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114567288 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210088496.7 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人河南大学地址 475001 河

2023-05-08 约2.46万字 18页立即下载

基于动态事件触发的非线性随机网络化工业系统控制方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113406931 B (45)授权公告日 2022.02.22 (21)申请号 202110565187.X (56)对比文件

2023-06-18 约1.74万字 12页立即下载

《基于广义极大似然的非线性鲁棒状态估计方法研究》.docx 《基于广义极大似然的非线性鲁棒状态估计方法研究》一、引言在各种复杂的实际应用中，非线性状态估计是一个关键且具有挑战性的问题。它涉及到多种领域，如机器人导航、目标追踪、生物医学工程等。在这些场景中，数据常常是非线性的，而且由于环境干扰和测量误差等因素的存在，我们需要设计一种能够提供精确状态估计的方法。为此，本文将重点探讨基于广义极大似然的非线性鲁棒状态估计方法的研究。二、背景及文献综述传统的状态估计方法主要依赖于最小二乘法等线性方法。然而，对于非线性系统，这些方法可能无法提供满意的估计效果。近年来，基于极大似然的状态估计方法因其良好的性能和灵活性而受到广泛关注。该方法通过最大化观测数据的

2025-01-01 约7.37千字 15页立即下载

基于随机线性网络编码降低车间通信时延的方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112995953 B (45)授权公告日 2022.07.12 (21)申请号 202110232862.7 H04W 4/06 (2009.01)

2023-06-10 约1.78万字 16页立即下载

基于黎卡提差分方程的非线性时变系统H∞估计.docx 基于黎卡提差分方程的非线性时变系统H∞估计一、引言随着控制理论与技术的发展，非线性时变系统的控制与估计问题得到了广泛关注。在这些系统中，由于存在外部干扰和模型的不确定性，精确的估计显得尤为重要。本文旨在研究基于黎卡提差分方程的非线性时变系统的H∞估计问题。二、黎卡提差分方程与非线性时变系统黎卡提差分方程是一种描述动态系统状态的数学模型，广泛运用于控制理论中。非线性时变系统则是指系统在时间和状态上具有非线性特性的系统。这种系统在实际应用中非常常见，例如机械系统、生物系统等。三、H∞估计问题 H∞估计是一种基于H∞范数的估计方法，能够有效地处理外部干扰和模型的不确定性。在非线性时变系统中

2025-06-12 约3.79千字 8页立即下载

复杂非线性系统中的混沌.pdf

2017-05-09 约小于1千字页立即下载

基于UKF-MCMC的非线性随机系统的参数识别.pdf 摘要本文分别运用无迹卡尔曼滤波(UKF)和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法研究了非线性随机动力学系统的参数识别问题。随着科学技术的发展，越来越多集成度高、结构复杂的系统被设计并应用于工程实际。因此，研究这些复杂系统的动力学性质对其广泛应用具有重要的研究意义。然而，针对实际问题，通过传统的抽象建模方法，不可避免地存在系统参数误差，将严重影响对其动力学行为的理解。因此，有必要利用系统的输出数据对其系统参数进行准确识别，这对全面了解非线

2024-09-18 约8.57万字 55页立即下载

非线性系统中随机响应的计算方法.pdf 非线性系统中随机响应的计算方法姓名：李振伟学院：机械与动力工程学院学号：1080209105 【

2017-08-23 约4.06万字 20页立即下载