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2013年, 第33卷, 第6期　刊出日期：2013-06-25
  

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    论文
  • 一类复动力系统的自抗扰控制
    董君伊，李东海
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 639-652. https://doi.org/10.12341/jssms12118
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    复动力系统的对象具有实部和虚部,且实部和虚部之间存在很强的耦合.用结构简单,解耦能力强的自抗扰控制器对一类复动力系统进行仿真研究,分别设计了单入单出控制系统和双入双出控制系统. 仿真结果表明,自抗扰控制器可以将复动力系统中的耦合看做扩张状态进行实时估计和补偿,从而具有很好的解耦能力; 在系统初始状态和控制器参数一致的情况下,所设计的两种控制系统可达到相同的控制效果.
  • F(z)上系统能控性PBH判据
    鲁凯生，袁裕鹏
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 653-660. https://doi.org/10.12341/jssms12119
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    将实数域上线性系统能控性PBH判据推广到多元有理函数域$F(z)$.由于实数域是$F(z)$的子域, 且为结构化矩阵,一次多项式矩阵和混合矩阵都可视为一类$F(z)$上矩阵,所以获得的判据适用的范围更广. 给出了几个应用实例.
  • 高阶不确定非线性系统切换自适应镇定
    满永超，刘允刚
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 661-670. https://doi.org/10.12341/jssms12120
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    研究了一类控制系数未知高阶不确定非线性系统的全局自适应稳定控制设计问题. 值得指出的是,更高的系统幂次和未知的控制系数显示系统容许更强的非线性和更严重的不确定性/未知性, 因而所研究的系统更具一般性.这里不是采用传统 自适应技术，而是通过灵活运用基于切换的自适应技术和增加幂积分方法, 给出了该控制
    问题的结构简单且易于实现的新型切换自适应控制器. 所设计控制器保证闭环系统状态全局有界且最终趋于零.
  • 基于神经网络的时变非线性系统迭代学习辨识
    孙明轩，河海港，孔颖
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 671-684. https://doi.org/10.12341/jssms12121
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    时变神经网络结构可简单地取为常规神经网络连接形式,但连接权却是时变的. 如何确定时变权是应用时变神经网络时的难题. 迭代学习方法是一种合理的选择,它不同于将时变连接权展成Taylor级数, 通过训练多项式系数的处理方法. 而且, 后者的处理方式不可避免地存在截断误差.对于有限区间连续时变非线性系统的神经网络建模与辨识,借助于重复运行过程, 以迭代学习算法调整权值, 进行网络训练.不计逼近误差,提出的学习算法能够使得辨识误差在整个区间上渐近收敛于零.为处理非零但有界的逼近误差, 采用带死区的迭代学习算法.逼近误差界值已知时,文中证明带死区修正的迭代学习算法使得辨识误差在整个区间上渐近收敛于由死区界定的邻域内.对于逼近误差界值未知的情形也进行了讨论.
  • 风场环境下平流层飞艇运动建模
    苗景刚，王帆，周江华，姜鲁华
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 685-694. https://doi.org/10.12341/jssms12122
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    平流层飞艇驻空飞行阶段的航速和空速量级可比拟,考虑风的影响时, 基于地速的动力学模型必须显式补充风引起的附加惯性力,其运动方程将变得很复杂.作者首先依据风场环境下地速、风速和空速之间的关系,推导了基于空速的动力学模型.该模型具有形式简单、与飞艇动力学联系更加密切且无需计算风引起的附加力的优点.
    其次, 建立了基于上述模型的飞艇六自由度动力学仿真模型,并针对标称运动条件下的系统开环输入进行仿真并简要分析了仿真结果.
  • 常微分方程近似解的LS-SVM改进求法
    张国山，王一鸣，王世伟，刘万泉
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 695-707. https://doi.org/10.12341/jssms12123
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    提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVMs)的求解常微分方程近似解的改进方法.该方法首先通过离散计算域,将常微分方程转换为有约束条件的目标优化问题,然后利用径向基(RBF)核函数可导的性质,用带有导数形式的LS-SVM模型将此优化问题转化为LS-SVM回归问题,进而进行求解.最终得到的闭式近似解具有精度高、连续可微、结构简单且形式固定的特点.该方法适用于任意阶非刚性和奇异的线性常微分方程初值问题和边值问题,以及一阶非线性常微分方程问题.仿真结果验证了该方法具有良好的有效性.
  • 基于成对约束的主动学习半监督谱聚类
    蒋伟进，许宇晖，王欣
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 708-723. https://doi.org/10.12341/jssms12124
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    半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,该算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,并利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,
    该算法降低了计算复杂度,解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.
  • 一致仿缩矩阵无穷乘积的收敛性及在Vicsek模型同步问题中的应用
    王兴平，程兆林
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 724-731. https://doi.org/10.12341/jssms12125
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    研究仿缩矩阵无穷乘积的收敛问题. 将文献中的仿缩矩阵概念推广, 提出一致仿缩集合概念, 并推导出一致仿缩集的若干的有用的性质. 基于这些性质,利用$\mathbb{R}^n$空间的紧致性质证明了如下结论:取自一致仿缩集的任意无穷矩阵乘积都是收敛的, 并给出了极限矩阵的构造.这一结果改进了现有的结论. 应用得到的结论,研究了Vicsek模型的同步问题,用新的方法证明了一个基于最近邻居规则的粒子运动方位同步的结论.
  • 具有抛物线解的一类三次系统的中心判定问题
    桑波，张兴秋
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 732-739. https://doi.org/10.12341/jssms12126
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    对于一类具有抛物线解、直线解和中心-焦点型奇点的三次系统, 证明它以原点为中心的充要条件是其前五阶焦点量全为零.此中心条件是通过不变代数曲线构造积分因子或对称原理得以证明.
  • 酉对称矩阵的极分解
    袁晖坪，郭伟，万波
    系统科学与数学. 2013, 33(6): 740-750. https://doi.org/10.12341/jssms12127
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    为了简化大型行(列)酉对称矩阵的极分解, 研究了酉对称矩阵的性质, 获得了一些新的结果, 给出了酉对称矩阵的极分解和广义逆的公式, 它们可极大地减少行(列)酉对称矩阵的极分解的计算量与存储量, 并且不会丧失数值精度.同时对酉对称矩阵的极分解作了扰动分析.
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