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第九届国际会计师联合会控制教育进展国际自动控制联合会,俄罗斯下诺夫哥罗德,2012年开发学习、识别和优化的方法和计算机非线性随机系统N.E. Rodnishev,S.V. Novikova,K.G. 杰尼索夫图波列夫喀山国立研究技术大学(KSTU-KAI)应用数学和信息学系(nrodnishev@yandex.rusweta72@bk.rudenisov2000@gmail.com)文摘:随机系统的辨识与优化的学习方法是由A.N. Yu.V. Kozhevnikov应用数学与信息学系基于Internet技术发展起来的图波列夫喀山国立研究技术大学(KSTU-KAI)。关键词:学习软件,随机系统,辨识,优化1. 介绍KSTU-KAI部门信息学从1972年到2001年,科热夫尼科夫Yury Vassilyevicn Kozhevnikov是喀山科学学院关于受控随机系统优化的负责人,1977年至1987年担任 KSTU-KAI 校 长 , Kozhevnikov(1986年)。即余.五.科热夫尼科夫已产生下一个方向的De-研究和教学工作:开发具有随机特性的过程和系统的最优控制的基本理论及其在控制和设计各种航空航天工程中的应用,Kozhevnikov(1978,2002); Kurshev和Kozhevnikov(2010);开发一个理论的计算机辅助测试的复杂航空系统,Kozhevnikov等人。Degtyarev(2007);研 究 随 机 过 程 的 自 适 应 校 正 和 估 计 问 题 ,Kozhevnikov和Novikova(1998,1999,2002);为 学 习 过 程 开 发 计 算 机 技 术 , Kozhevnikov(1996)。本文简要地介绍了AMI部门在Yu.V. Kozhevnikov的英明思想的推动下发展起来的用于非线性随机系统的识别和优化的学习计算机技术2. 教育中的网络逻辑使用计算机技术进行教学已成为新的教育标准,在所有结构中实施,对专业人员进行培训和再培训。改进学习过程的一个有前途的方法是利用先进的互联网技术创建学习系统。在开展配备培训项目的课堂上,增加了大量自学学生的积极性,Fig. 1. AMI部门主要工作人员,2012年教育信息,以及教师管理学生学习过程应当指出,只有在计算机学习技术补充传统学习的情况下,计算机培训的效果才能达到最大限度因此,提高计算机培训效率的一个关键因素是与教师培训的用户进行互动。网络技术在教育中的技术实现是一个相当复杂的软硬件问题。软件由多种类型的用户运行。这些教师、学生、研究报告的作者以及管理和控制学习过程的行政人员。对于每一类用户,系统应在其用户界面中实现。互联网技术软件的主要组成部分是:开发工具、教材;学习管理系统;教育过程参与者之间的信息交流系统一种提供教育材料的系统,通常是一个网站。系统组件可以与公司或大学的外部信息系统交互交互的对象可以服务于ERP系统、会计学生、人事记录系统等。在线学习最常见的技术平台是:Microsoft SQL Server , IIS ( ASP , MTS ) , JSP( Java) , SQL, Lotus Domino , Perl( PHP) ,MySQL。© 2012 IFAC 51 10.3182/20120619-3-RU-2024.00044········2012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会52∫··|∈∈∈∈{}1∫n不众所周知,任何互联网项目的开发都始于对用户界面的研究,用户界面定义了如何以及应该在屏幕上呈现什么,应该呈现音频和视频或只是动画效果,使用哪些技术。互 联 网 技 术 的 系 统 , 特 别 是 基 于 Web 的 系 统(WBTS,基于Web的培训系统),越来越引起商业公司的关注,开发者,普通开发者。然而直到现在通过观测值Z=HX+Y(t),对状态向量和系统参数进行gs(a)≤ 0,s∈J4={1,. m0},其表征了系统操作的要求。这里,t0和t1是测量时间间隔[t0,t1]的起点和终点;X ={X1,. Xn}∈Rn是状态向量列;xx={xx,... x∈Rn-给定(参考)向量值只有少数系统基于网站的先进技术开发。在这里,我们应该说几句关于XML和XML技术的话。XML技术使异构计算机系统之间的信息交换成为可能XML技术通过模板描述将XML文档转换为其他类型的文档。从XML数据库调用数据,并将其转换为HTML流到用户浏览器,WML -用于WAP设备,PDF文档等。因此,开发信息模式的最灵活的选择是用XSL语言而不是HTML创建模板。此外,XSL与HTML不同,它允许您共享数据和功能框架。这确保了数据的改变不会影响整个系统的效率。为了在Web系统之间交换机器可读的信息,提出了资源描述框架(RDF)。RDF标准主要是为自动化信息检索而设计的。在目标资源上找到RDF文件,“搜索引 擎 ” 从 Metafile 的 预 定 义 字 段 ( “title” , “author” ,“description”,“publisher”等)检索有关它的信息,都柏林核心(Dublin Metadata Core Element Set)系统状态函数;M[]=[ ]p(t,x z)dxΩF(t)=[U(t),V(t),W(t),Θ(t)]给出了对称正定矩阵Γ和QuRm是可调参数的向量列,其初值u0已知,终值未知;vRr为可调参数的向量列,初始值v0,最终值未知;wRqRµ=RN(t)和Y(t)是影响系统和仪表的白噪声,Z是测量向量,H是仪表矩阵,Φ(t),φ(t),F(t)是给定的非随机矩阵函数。根据马尔可夫过程理论(Evlanov和Kon-stantinov,1976),初始问题简化为关于状态向量和协方差矩阵K的期望(估计)的问题:包括13个元素:标题,主题,作者,出版商,代理、日期、对象类型、表单、标识符、关系I0(a)=xn+1个(t1)+(wf−w)tQ(wf−w)→min;源,语言,覆盖范围。至于图形方面的问题,它现在是根深蒂固的Flash技术的发展,原来的图形用户界面与动画,视频和声音。使用Flash可以轻松创建培训材料。这个设计 工具包 括对语 言JavaScript的支 持,它 很像JavaScript,并支持XML。3. 参数系统根据上述互联网技术,AMI部门开发了软件包(Novikova,2003; Novikova和Rodnishev,2006),用于识别具有约束和参数的随机系统,以及具有不同程度的不确定性。该软件包旨在通过最小化泛函来解决参数向量列a=u,v,w,n(u,v,w,n)t的校正(识别、调试)问题。t1I0(a)=M[(x<$−X)tΓ(x<$−X)]dt+(wf−w)tQ(wf−w),的t0它表征了参数系统Xstec=Φ(t)X+F(t)a+N(t),t∈[t0,t1];X(t0)=X0,mstec=M[A(·)]+M[xF(x,z)]−mM[F(x,z)];Kstec=M[(x-m)A(·)+A(·)(x-m)t+B(·)]+M[(x−m)(x−m)F(x,z)]−K M[F(x,z)];xstecn+1=M[(x<$−x)tΓ(x<$−x)];m(t0)=x0;K(t0)=0;xn+1(t0)= 0;gs(a)≤ 0,s ∈ J4={1,. m0}。根据CASE技术,软件系统的结构是一组相互连接的模块,每个模块执行逻辑上完整的计算量在LotusNotes的基础上开发了动态系统的计算机综合自动校正。为了学习技术的识别和校正的动态系统在互联网版本的复杂的,随着计算功能已经实现了远程学习系统的校正,通过使用一个专门的环境远程教程Lotus学习空间-Lotus Notes的集成组件。结 合 Lotus Learning Space 实 现 的 软 件 元 素 , 用HTML和Java语言实现了在线版中的校正实用计算算法设计模块2012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会53n∈KS∈n∫LΣ∈−∈······∈−∈{}IQIQIQIQIQIQIQFj(x)p(t,x|z<$)dx=c,(2)我IQIQq=1n=1(µf)kexp(−µf);µfΣΣ∫∫ΣSSJSPλ(t)dt(9)4. 辨识问题考 虑 受 控 非 线 性 随 机 系 统 结 构 的 程 序 控 制 u=u(t)、参数α和切换时刻T的辨识问题dXi=<$[(Cj(t)dt+dWiq(t))<$j(·)+σj(·)dηq(t)],(1)q=15. 优化问题尽管已有随机结构系统的优化结果,但飞行器和控制系统的统计优化问题是主要设计目标和特性选择的主题,与精度和可靠性,或在统计上定义为其中,σj(·)=σj(t,X,u,a));σj(·)=σj(t,X);Xi(t0)=一系列的条件和应用目标,最少的研究。考虑可靠性因素,Xi0;t[tj−1,tj],(i=1,. . . ,n;j=1,. . . ,k),which描述了飞行器或其子系统在时间间隔[t0,tk]上以连续方式在相邻部分[tj-1,tj],(j=1,. . . ,k)。用等式和系统不等参数、控制功能和相位坐标:优化飞行器运动导致已知控制程序以及最佳参数的改变。所提到的因素指出了飞行器的随机系统优化的相关性,故障被考虑在内。考虑非线性随机系统ndXk=j=1μms∈JK={1,. . .,q};+σj (t,Xk,Bj)dηq(t),Xk(t0)=Xk,(8)1智商q=1我我0Is(v)=j=1μmFj(x,a,tj)p(tj,x|z<$)dx≤bs,(3)其中i=1,. . . n;j=0,. . . k;t[Tj,Tj+1],且T0=t0,Tk+1= tf. 该方程描述了一个飞行器,其转换结构形成固定的s∈ J2={1,. . . ,q0};概率随机事件的Poisson流s(u)≤ 0,s∈ J3={1,. . . ,r0};(4)gs(a)≤ 0,s∈ J4={1,. . . ,m0}。(五)Pk= λk(tf-t0)exp(−λ(tf−t0))观测识别效率Zl=clνXν+wstecl(t)(6)v=1k!在时间段[t0,tf]或非平稳时间段tf由泛函TJkk! 000的t0KnI0(v)=αlμ2p(tj,x|z<$)dxdt→min,(七)j=1tj−1 l=1n其中k=0,1,. k0断点在段[t0,tf],其中流密度λ=λ(t)是已知的函数一次通过对系统参数、控制器其中μl=(zl−cl vxv)2. 这里T =(t1,. . .,t,k)是v =1函数和状态坐标:Is(v)=M [Fs(Xk)] |k≤k0]=cs,s ∈ J1.(十)满足条件t1<
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cpongm
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