导读:本文包含了部分自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:执行器部分失效,多源干扰,自适应,终端滑模控制器
部分自适应论文文献综述
赵云枫,杭斌,曹松银[1]（2019）在《执行器部分失效的微纳卫星姿态自适应终端滑模控制方法研究》一文中研究指出针对微纳卫星中存在多源干扰和执行器部分失效的问题,提出了一种基于自适应控制的非奇异终端滑模控制方法。该方法无需假设已知执行器部分失效故障的最小值,首先通过设计干扰观测器实时估计,并抵消飞轮转动引起的可建模振动干扰,提高了卫星姿态控制系统的控制精度。然后通过设计非奇异终端滑模控制器消除能量有界干扰并使姿态控制系统能在有限时间内收敛。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年01期）
王崇智[2]（2018）在《协变量调整部分线性模型的自适应LASSO估计》一文中研究指出本文研究了协变量调整部分线性回归模型的参数估计与变量选择问题.协变量调整部分线性模型兼具线性回归模型良好的可解释性与非参数模型的灵活性.与传统的部分线性模型不同,本文中的响应变量与预测变量是不可直接观察的,但他们受一些可观测的协变量扭曲之后的数据是可以观测到的.本文对协变量调整部分线性模型的自适应LASSO参数估计及变量选择方法进行了研究,证明了参数部分的惩罚估计量具有Oracle性质,即该方法能够准确识别非零系数,且与直接由显着变量集合所得估计量具有相同的方差.该估计方法也便于计算.最后通过数值模拟研究了估计量的小样本性质,结果表明变量选择和参数估计效果良好.本文的安排如下.第一章引言,提出了协变量调整部分线性回归模型(CAPLM),介绍了 CAPLM模型的研究背景和本文的主要工作.在第二章模型和估计方法中,我们提出了 CAPLM模型的自适应LASSO变量选择方法,并构造新的估计量,得到了参数和非参数部分的估计.第叁章研究了估计量的渐近性质,并证明了 CAPLM模型的自适应LASSO参数估计具有Oracle性质.在第四章通过数值模拟研究了自适应LASSO估计量在有限样本下的表现.在第五章给出了详细的定理证明过程.(本文来源于《郑州大学》期刊2018-04-01）
林培群,雷永巍,姚凯斌,顾玉牧[3]（2017）在《部分联网环境下交叉口排队长度估算与信号自适应控制》一文中研究指出为改善城市道路交叉口的交通拥堵状况,克服传统交叉口感应控制的弊端,提出了部分车辆联网环境下交叉口实时车辆排队长度的估测算法,建立了基于延误时间最小化的通行优先级计算模型,在此基础上综合考虑交叉口通行安全等因素,设计了交通流向动态组合的交叉口自适应控制方法.为了验证模型与方法的准确性和可行性,通过对VISSIM-COM编程完整地实现了上述控制逻辑,并选取典型交叉口进行仿真验证.结果表明:文中提出的排队长度估测算法具有较高的准确性;相比传统感应控制和固定配时设计,文中提出的控制模型在交叉口平均排队长度方面的优化幅度达70%,平均延误时间分别降低约65%和55%,并且弥补了传统感应控制在接近饱和及过饱和交通状态下疏导能力不足的缺陷,有效地提高了交叉口运行效率.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2017年11期）
郑雨晗[4]（2017）在《加权部分自适应弹性网络及其在癌症诊断中的应用》一文中研究指出在微阵列数据上利用统计机器学习方法进行基因表达水平上的肿瘤诊断有助于癌症的早期发现和准确的判断,进而在生命科学、医学和信息科学引起了广泛关注。自适应弹性网络及其拓展模型能自适应地成群选择基因,进而被成功地应用于癌症诊断与关键基因筛选。然而,当样本存在噪声时,分类精度将会被噪声严重影响。为了解决该问题,本文提出了 一种新型统计机器学习模型。具体地,该文有以下几个贡献:1、利用类间和类内信息,提出了双重加权机制,并据此构建了加权部分自适应弹性网络模型,并基于R语言的glmnet工具包发展了其完全正则化解路算法,成功地抑制了噪声对分类精度的影响;2、利用导数语言描述了机器学习模型在样本加权意义下的自适应群体基因选择效应,并利用求导的方法证明所提模型能激励该效应;3、将所提模型和算法应用于叁类癌症诊断中去,成功地筛选出了癌症相关基因。(本文来源于《河南师范大学》期刊2017-04-01）
张洋忠,张玉,唐波[5]（2016）在《部分均匀杂波环境中极化自适应Rao检测器》一文中研究指出研究了机载极化雷达在部分均匀杂波背景下对于低慢小目标的自适应检测问题。基于Rao准则设计得到了极化自适应Rao检测器,分析了极化自适应Rao检测器的性能,推导得到了虚警概率和检测概率的解析表达式,证明了极化自适应Rao检测器对于杂波协方差矩阵和杂波功率比因子具有恒虚警率特性。理论分析和数值仿真表明,与基于广义似然比检验准则得到的自适应子空间检测器和自适应匹配检测器相比,极化自适应Rao检测器具有更好的检测性能和更低的计算复杂度。(本文来源于《信号处理》期刊2016年12期）
李航,高镇,赵明,王京[6]（2016）在《适于OBP卫星的Turbo码自适应部分迭代译码》一文中研究指出为解决卫星星上处理平台星上资源有限与Turbo码译码复杂度高的矛盾,该文提出了一种适于卫星星上处理平台的自适应部分译码转发算法,通过降低迭代次数达到减少Turbo码译码器占用资源的目的。该算法的自适应包含2个层面:外层根据信道质量状态动态设定迭代次数范围;内层根据一种新的迭代停止准则提前停止迭代,该停止准则具有计算量小的优点。通过这2个层面的联合自适应,有效地降低了平均迭代次数,相比固定次数的部分迭代译码提高了算法的性能。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2016年09期）
时艳玲,林毓峰,宛汀[7]（2016）在《部分均匀海杂波中雷达目标的平滑自适应检测》一文中研究指出在部分均匀海杂波环境下,海杂波的瞬时功率波动起伏较大,导致海面目标检测的性能受到影响。为了减小此影响,引入一个平滑因子以实现对杂波功率的控制,提出了平滑-广义似然比检测器(smooth-generalized likelihood ratio test,S-GLRT)。通过推导S-GLRT的虚警概率表达式,表明其相对于杂波纹理分量的尺度参数具有恒虚警特性。在不增加计算复杂度的前提下,实验结果表明,在部分均匀的海杂波背景下,S-GLRT优于GLRT。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2016年12期）
姜冰磊,冯西安[8]（2016）在《一种权系数部分更新的变步长自适应多径干扰对消算法》一文中研究指出浅水环境中,多径干扰严重影响目标探测的性能,导致虚警概率增加。有效的多径干扰对消算法是浅水环境中目标检测的关键。自适应LMS算法能有效抑制多径干扰,但当干扰持续较长或空间分布范围较大时,需要使用高阶次滤波器,计算量很大,给实际应用带来困难。通过分析浅水环境下多径干扰的形成机理和分布特点,建立其理论模型,并提出阵列模型下的权系数部分更新的变步长自适应多径干扰对消算法。该算法采用权系数的周期性部分更新算法和基于改进Sigmoid函数的变步长算法,较好解决了自适应干扰对消算法中计算量与收敛速度之间的矛盾。理论分析与仿真结果表明,该算法能在有效地降低计算量的同时,仍保持较快的收敛速度,并具有良好的多径干扰对消效果。(本文来源于《振动与冲击》期刊2016年13期）
刘永旭,杨光,周彬[9]（2016）在《基于改进快速子空间迭代跟踪的部分自适应STAP算法》一文中研究指出针对部分空时自适应(STAP)处理的特征值分解(EVD)影响杂波抑制的实时处理性能,提出了基于改进快速子空间迭代跟踪(PAST)的部分自适应STAP算法。该方法首先在PAST处理的基础上,对正交PAST方法进行改进,得到改进后的PAST(MPAST)方法;然后将MPAST方法应用于计算部分自适应STAP算法的特征子空间,从而有效提高STAP算法的收敛速度和降低自适应权矢量计算的运算量。仿真数据和MCARM实测数据分析表明,该方法能有效抑制待检测距离单元的杂波,并能在低计算复杂度下显着提高STAP处理的收敛速度。(本文来源于《电子信息对抗技术》期刊2016年03期）
丁昊,薛永华,黄勇,关键[10]（2015）在《均匀和部分均匀杂波中子空间目标的斜对称自适应检测方法》一文中研究指出在雷达目标的自适应检测领域,当参考单元数不足时,充分挖掘协方差矩阵的结构信息是有效提高检测性能的途径之一。为此,针对多维子空间目标的检测问题,该文在协方差矩阵关于次对角线具有斜对称结构的约束下,分别基于一步和两步广义似然比(GLRT),推导了均匀和部分均匀杂波中的斜对称自适应检测器。由于检测器在设计阶段利用了协方差矩阵的结构信息,仿真结果表明,与已有检测器相比,在参考单元数不足时,斜对称自适应检测器可明显改善检测性能。此外,分别从协方差估计方法的影响、目标子空间维数的影响、目标子空间失配性能以及目标起伏的影响4个方面对检测性能进行了仿真分析。(本文来源于《雷达学报》期刊2015年04期）
部分自适应论文开题报告
（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：
本文研究了协变量调整部分线性回归模型的参数估计与变量选择问题.协变量调整部分线性模型兼具线性回归模型良好的可解释性与非参数模型的灵活性.与传统的部分线性模型不同,本文中的响应变量与预测变量是不可直接观察的,但他们受一些可观测的协变量扭曲之后的数据是可以观测到的.本文对协变量调整部分线性模型的自适应LASSO参数估计及变量选择方法进行了研究,证明了参数部分的惩罚估计量具有Oracle性质,即该方法能够准确识别非零系数,且与直接由显着变量集合所得估计量具有相同的方差.该估计方法也便于计算.最后通过数值模拟研究了估计量的小样本性质,结果表明变量选择和参数估计效果良好.本文的安排如下.第一章引言,提出了协变量调整部分线性回归模型(CAPLM),介绍了 CAPLM模型的研究背景和本文的主要工作.在第二章模型和估计方法中,我们提出了 CAPLM模型的自适应LASSO变量选择方法,并构造新的估计量,得到了参数和非参数部分的估计.第叁章研究了估计量的渐近性质,并证明了 CAPLM模型的自适应LASSO参数估计具有Oracle性质.在第四章通过数值模拟研究了自适应LASSO估计量在有限样本下的表现.在第五章给出了详细的定理证明过程.
（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。
部分自适应论文参考文献
[1].赵云枫,杭斌,曹松银.执行器部分失效的微纳卫星姿态自适应终端滑模控制方法研究[J].机械设计与制造工程.2019
[2].王崇智.协变量调整部分线性模型的自适应LASSO估计[D].郑州大学.2018
[3].林培群,雷永巍,姚凯斌,顾玉牧.部分联网环境下交叉口排队长度估算与信号自适应控制[J].华南理工大学学报(自然科学版).2017
[4].郑雨晗.加权部分自适应弹性网络及其在癌症诊断中的应用[D].河南师范大学.2017
[5].张洋忠,张玉,唐波.部分均匀杂波环境中极化自适应Rao检测器[J].信号处理.2016
[6].李航,高镇,赵明,王京.适于OBP卫星的Turbo码自适应部分迭代译码[J].清华大学学报(自然科学版).2016
[7].时艳玲,林毓峰,宛汀.部分均匀海杂波中雷达目标的平滑自适应检测[J].系统工程与电子技术.2016
[8].姜冰磊,冯西安.一种权系数部分更新的变步长自适应多径干扰对消算法[J].振动与冲击.2016
[9].刘永旭,杨光,周彬.基于改进快速子空间迭代跟踪的部分自适应STAP算法[J].电子信息对抗技术.2016
[10].丁昊,薛永华,黄勇,关键.均匀和部分均匀杂波中子空间目标的斜对称自适应检测方法[J].雷达学报.2015