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基于子空间非 参数 模型 的PID控制器性能优化 2025年 模型 的PID控制器参数 优化方法。首先,利用子空间矩阵等式推导出控制器性能关于PID控制器参数 的显式表达。然后,利用具有设定值激励的闭环数据,分别对过程模型 和随机扰动模型 对应的子空间矩阵进行辨识,并且将估计的动态矩阵直接应用在最优性能的计算中,得到最优的控制器参数 值。最后,通过数值仿真和工业实例验证了该方法的有效性。关键词：子空间辨识 PID控制器 非参数模型 中国高新技术企业全要素生产率估计与分析——基于非 参数 模型 被引量：1 2025年 非 参数 生产函数模型 ,放松了投入要素对产出具有线性影响的假设,并考虑高新技术企业进行投入要素投入决策时可能存在的内生性问题,利用两阶段非 参数 法估计高新技术企业的生产函数,计算得到企业层面的全要素生产率,从全要素生产率角度分析其创新水平。结果表明,初创高新技术企业的全要素生产率较低,总产出的提升仍处在前期要素积累阶段,主要依赖各投入要素的投入,总产出对资本要素投入较为敏感,且不同技术领域企业间的全要素生产率存在异质性。研究发现,制造型出口企业全要素生产率显著高于非 出口企业,服务型出口企业全要素生产率与非 出口企业无显著差异。研究为政府提供了促进中国高新技术企业发展的政策建议。关键词：生产函数 全要素生产率 新型工业化 基于非 参数 模型 的大型船舶轴系固有频率不确定性分析方法 非 参数 模型 的大型船舶轴系固有频率不确定性分析方法，该方法包括：建立大型船舶轴系的数学模型 ，确定船舶轴系的均值质量、刚度、阻尼矩阵。基于随机矩阵理论，对均值矩阵进行随机化处理，生成随机质量、刚度、阻尼矩阵...基于非 参数 模型 预处理的图像匹配算法 2024年 非 参数 模型 预处理的图像匹配算法。该算法通过基于非 参数 模型 的快速图像匹配方法对匹配点集预处理,依据特点选择网格运动平滑约束和局部保持的图像匹配方法,以及使用预处理的数据集和RANSAC图像匹配方法估计图像变换关系。使用牛津大学公开数据集对比测试,结果表明:在前端引入基于非 参数 模型 的快速图像比配方法,不仅能提升RANSAC图像匹配的准确性,而且加快其运行速度。关键词：非参数模型 图像匹配 RANSAC 基于非 参数 模型 的雷达辐射源智能识别 2024年 非 参数 模型 的雷达辐射源智能识别方法,该方法主要包含辐射源静态聚类、辐射源类代表点选取和面向数据流的增量分选3个关键步骤。与传统聚类分析方法相比,本文采用Dirichlet过程混合模型 的聚类思想,可自适应地完成雷达辐射源类别划分。为在降低数据存储压力的同时最大化保留类分布属性表达,首先,建立基于梯度准则的辐射源类代表点选择策略;其次,针对流式数据增量处理的需求,提出基于标签传播的类别推理方法;最后,通过仿真模拟两种场景的雷达辐射源数据,对比7种聚类算法,验证了本文算法具有较好的识别准确率和鲁棒性。关键词：雷达辐射源识别 数据流聚类 非参数模型 零膨胀贝叶斯非 参数 模型 对车险索赔频率的估计 2024年 非 寿险精算领域,往往数据中会出现大量的零次索赔情况,这一零聚集现象称为零膨胀现象。在保险实务中,导致零膨胀现象的原因有多方面:比如某些保险产品在设计时就设定了较高的理赔门槛,导致很多小额理赔无法触发,从而产生大量的零值数据;或是在保险期限内被保险人没有出险因而没有产生索赔等。为了拟合数据中过多的零值,用零膨胀模型 是一种很有效的方法。目前精算中领域中解决零膨胀问题大多使用的零膨胀模型 ,都用传统的参数 估计方法进行参数 估计,都局限在有限维的参数 空间中。本研究使用贝叶斯非 参数 模型 ,它是一种定义在无限维参数 空间上的贝叶斯模型 ,其大小可以随着模型 内数据的增大或减小而自适应模型 的变化。因此,将贝叶斯非 参数 方法引入零膨胀问题中,使得模型 综合了贝叶斯方法和非 参数 方法的诸多优点,具有更大的灵活性。对解决保险精算领域中的问题具有重要的理论意义与实际应用价值。带有删失函数型协变量的非 参数 模型 的估计研究 2024年 非 参数 模型 的估计问题,通过使用曲线扩展算法把删失函数型数据扩展为完整函数型数据.该算法具有很好的准确性和灵活性,避免了删失函数型数据难以建模的问题.使用函数型核估计方法得到模型 中非 线性算子的估计值.通过数值模拟验证该算法的有效性和删失函数型数据对非 参数 模型 的影响,并应用于肝硬化数据集的数据分析中.关键词：非参数模型 核估计 基于非 参数 模型 与粒子滤波的锂电池SOH估计 被引量：2 2024年 模型 是目前面临的主要问题。为了提高SOH估计精度,提出了一种基于模糊熵和粒子滤波(particle filter,PF)的锂离子电池SOH估计方法。首先,通过分析电池老化过程中的放电电压数据,提取模糊熵值作为电池的老化特征;其次,基于代谢灰色模型 (metabolic grey model,MGM)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)构建描述锂电池老化特征的非 参数 状态空间模型 ;最后,通过PF实现锂电池SOH的闭环估计。此外,利用NASA锂电池数据集对所提出的SOH估计方法进行了验证,并与该领域其他方法进行对比实验。结果表明,所提方法最大估计误差在5%左右,相比于同类方法其估计精度提升了约50%,且在不同训练周期数条件下表现出较好的鲁棒性,验证了所提方法的可行性与优越性。关键词：锂离子电池 模糊熵 粒子滤波 相依函数型数据非 参数 模型 统计推断及其应用研究 基于局部稳健权重的多元非 参数 模型 贝叶斯带宽调节因子和阶数选择 2024年 非 参数 回归估计方法之一,而要完成局部多项式估计,多项式的阶数及带宽的选择是必不可少的。但现阶段研究者大多关注的是带宽选择方面的研究,而对于同时选择多项式的阶数及核函数带宽方面的研究则相对较少。针对这一问题,在现有研究基础上,本文提出基于局部稳健权重多项式估计的贝叶斯带宽调节因子和阶数选择方法,此方法采用随机游动Metropolis算法估计复杂带宽调节因子的后验概率密度,再结合交叉验证法则,达到选择带宽调节因子的同时估计出多项式最优阶数的目的。本文通过二维及三维模型 进行数值模拟及运用实际期权数据进行实证分析,并与传统的交叉验证进行对比,证实本文所提方法的优越性。关键词：贝叶斯估计
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