导读:本文包含了状态范数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:状态,正则,回声,矩阵,线性,系统,雷达网。
状态范数论文文献综述
逯程,徐廷学,王虹[1]（2018）在《基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型》一文中研究指出为了提升储备池的动态适应性能,克服回声状态网络(ESN)输出权值求解的病态不适定问题,平衡其拟合与泛化能力,提出了一种基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型。在储备池构建中引入BCM规则对连接权矩阵进行预训练,并在目标函数中添加L_(1/2)范数惩罚项以提高稀疏化效率,利用一个光滑化的L_(1/2)正则子克服迭代数值振荡问题,并采用半阈值迭代法对模型进行求解。将模型应用于机载电台的故障诊断问题中,仿真结果证明了模型的有效性和优越性。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2018年03期）
韩敏,任伟杰,许美玲[2]（2014）在《一种基于L_1范数正则化的回声状态网络》一文中研究指出针对回声状态网络存在的病态解以及模型规模控制问题,本文提出一种基于L1范数正则化的改进回声状态网络.该方法通过在目标函数中添加L1范数惩罚项,提高模型求解的数值稳定性,同时借助于L1范数正则化的特征选择能力,控制网络的复杂程度,防止出现过拟合.对于L1范数正则化的求解,采用最小角回归算法计算正则化路径,通过贝叶斯信息准则进行模型选择,避免估计正则化参数.将模型应用于人造数据和实际数据的时间序列预测中,仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性.(本文来源于《自动化学报》期刊2014年11期）
傅聪[3]（2014）在《基于CIM模型的县级电网加权L_1范数状态估计研究》一文中研究指出状态估计是能量管理系统(EMS)的核心组成部分之一,为EMS其他应用软件提供完整可靠的数据,但在县级电网中,状态估计的普及率仍不高。此外,县级电网为了实现自己的需求,应用了许多来自不同厂家的系统,由于规范不统一,导致了这些系统存在着数据交换、信息共享、互操作困难等问题,IEC-61970系列标准可有效解决这些问题,该标准确立了公共信息模型(CIM)。因此,研究基于CIM模型的县级电网状态估计符合现代县级电网的发展趋势。本文首先介绍了CIM的研究概况和电力系统状态估计的国内外动态,说明了CIM的基本概念,并在CIM平台上依据CIM的叁种类之间的关系建立电力系统CIM数据库。接着,以VC++和Qt为开发工具,读取CIM数据库,并根据CIM模型的端点、连接点和导电设备叁者之间的关联关系,采用广度优先的策略实现电网拓扑分析,同时完成电网元件参数的计算,界面的显示则通过Qt Designer的Ui文件和Qt的信号-槽机制实现。最后,以广西某县电网的变电站为例,验证拓扑分析程序的可行性,为状态估计的计算提供模型参数。针对传统的加权最小二乘法(WLS)对不良数据敏感,容易使得估计的结果产生偏差,本文采用具有抗差特性的加权L1范数状态估计,求解方法为基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法,通过Matlab编程实现,对IEEE-14、IEEE-30、IEEE-118节点系统的测试结果表明,加权L1范数估计能够有效地剔除不良数据,同时,本文算法展示了良好的计算特性,计算速度快,收敛性好。最后,将该程序应用于广西某县电网的变电站算例,计算速度快,且在系统含有不良数据的情况下仍得到了合理的估计结果,为县级电网状态估计的发展提供了一定的参考价值。(本文来源于《广西大学》期刊2014-06-01）
郭海燕,刘素红[4]（2012）在《多状态时变时滞范数有界的不确定广义系统的鲁棒H_∞控制器设计》一文中研究指出针对一类多状态时变时滞的不确定广义系统,采用求解LMI的方法,给出闭环系统二次稳定的一个充分条件。使用LMI方法研究了该系统H∞状态反馈控制器的分析与设计,给出系统无记忆二次能镇定且具有H∞性能的一个LMI条件,并通过对受条件约束的线性矩阵不等式的描述,给出系统存在γ-次优状态反馈控制律的设计方法。(本文来源于《江汉大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
查代奉,邱天爽[5]（2008）在《基于最小p范数状态空间准则的递归CDMA多用户检测方法》一文中研究指出α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显着脉冲特性的随机信号和噪声。α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαSG噪声,提出一种先验新息过程最小p范数准则的递归多用户检测算法,并进行了算法的韧性改进与渐近特性分析。计算机模拟实验结果表明,这种算法是一种在SαSG分布噪声条件下具有良好韧性的多用户检测方法。(本文来源于《计算机应用》期刊2008年08期）
张晓宇,苏宏业[6]（2004）在《SISO线性系统的滑模变结构状态范数控制》一文中研究指出在线性系统滑模控制理论的基础上,给出了对于一般SISO线性系统状态范数控制的形式,提出了状态范数的控制器结构。基于李亚普诺夫稳定性理论证明了状态范数控制系统的闭环稳定性。然后分别针对状态范数控制器与趋近率控制和单位向量控制进行了数值仿真的分析与比较,结果说明状态范数控制综合了趋近率控制和单位向量控制各自的优点,控制信号抖振更小,闭环系统稳态性能有了一定改进。(本文来源于《控制工程》期刊2004年05期）
李凌[7]（2002）在《基于现代内点理论的电力系统加权非线性L_1范数状态及参数估计研究》一文中研究指出状态估计是现代电力系统EMS软件的核心，其应用程序的执行依赖于状态估计提供的数据。系统中变压器抽头位置的变化十分频繁，若调度中心不能及时得到正确的网络参数，状态估计的结果将不能真实反映当时的网络状态。 基于原问题的扰动Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件，本文提出了一种新的电力系统加权非线性L1范数状态及参数估计内点算法。该算法将可疑参数作为参数状态量和节点状态量一起进行状态估计，提高了状态估计的可信度以及数据的可靠性。 对IEEE—4～118节点系统和广西主网进行的仿真结果表明：L1范数估计具有不良数据拒绝特性，当量测量中存在不良数据时，该算法在不经检测和辨识不良数据情况下仍是无偏估计，具有良好收敛性，所需迭代次数随着问题规模扩大而增长极小；能够同时估计多个变压器抽头，并保持状态估计主体；在满足可观测性条件下，估计的相对误差保证在±0.1％以内；能够有效处理等式约束和病态条件，并具有多项式时间性。本文涉及一种新颖数据结构，大大减少方程注入元素的数量，提高计算速度。(本文来源于《广西大学》期刊2002-05-01）
徐毓,金以慧,周焰,杨瑞娟[8]（2002）在《无穷范数下的目标状态融合方法》一文中研究指出给出了一种无穷范数意义下的状态估计线性组合的最优融合准则 .在分布式雷达网数据处理模式中 ,通过利用各传感器输出的观测序列 ,对目标进行跟踪 ,将判定源于同一目标的状态估计值进行融合 ,得到更精确的目标状态和航迹 .给出了实际数据的实验结果(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2002年01期）
张书顺[9]（1993）在《用状态转移矩阵的范数分析非定常系统在经常作用干扰下的稳定性》一文中研究指出研究非定常系统在经常作用干扰下的稳定性是研究李雅普诺夫意义下稳定性的深化和发展,具有广泛的实际意义,因为干扰往往不是一次的。文中概述了在这方面的理论和应用研究成果,利用状态转移矩阵的范数,分析若干机电工程中的非定常系统的稳定性问题,而且,给出了采用电子计算机计算状态转移矩阵范数的方法。(本文来源于《工程力学》期刊1993年02期）
张钟俊,施颂椒,胡庭姝[10]（1991）在《通过传递函数的状态空间实现求H~∞-范数》一文中研究指出本文揭示了传递函数的H~∞-范数与其状态空间实现之间非常重要的关系,并通过这种关系得出了一种求H~∞-范数的简单方法.(本文来源于《自动化学报》期刊1991年02期）
状态范数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对回声状态网络存在的病态解以及模型规模控制问题,本文提出一种基于L1范数正则化的改进回声状态网络.该方法通过在目标函数中添加L1范数惩罚项,提高模型求解的数值稳定性,同时借助于L1范数正则化的特征选择能力,控制网络的复杂程度,防止出现过拟合.对于L1范数正则化的求解,采用最小角回归算法计算正则化路径,通过贝叶斯信息准则进行模型选择,避免估计正则化参数.将模型应用于人造数据和实际数据的时间序列预测中,仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
状态范数论文参考文献
[1].逯程,徐廷学,王虹.基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型[J].北京航空航天大学学报.2018
[2].韩敏,任伟杰,许美玲.一种基于L_1范数正则化的回声状态网络[J].自动化学报.2014
[3].傅聪.基于CIM模型的县级电网加权L_1范数状态估计研究[D].广西大学.2014
[4].郭海燕,刘素红.多状态时变时滞范数有界的不确定广义系统的鲁棒H_∞控制器设计[J].江汉大学学报(自然科学版).2012
[5].查代奉,邱天爽.基于最小p范数状态空间准则的递归CDMA多用户检测方法[J].计算机应用.2008
[6].张晓宇,苏宏业.SISO线性系统的滑模变结构状态范数控制[J].控制工程.2004
[7].李凌.基于现代内点理论的电力系统加权非线性L_1范数状态及参数估计研究[D].广西大学.2002
[8].徐毓,金以慧,周焰,杨瑞娟.无穷范数下的目标状态融合方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2002
[9].张书顺.用状态转移矩阵的范数分析非定常系统在经常作用干扰下的稳定性[J].工程力学.1993
[10].张钟俊,施颂椒,胡庭姝.通过传递函数的状态空间实现求H~∞-范数[J].自动化学报.1991
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