导读:本文包含了高阶约束论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:进给率规划,加速度,平稳性
高阶约束论文文献综述
艾新国[1]（2019）在《高阶驱动约束下的数控加工进给率规划方法研究》一文中研究指出在复杂曲面零件数控加工中,进给率规划作为数控系统的关键技术之一,其优劣不但影响着复杂曲面类零件的加工精度,而且直接决定着数控机床的加工效率。然而,受五轴数控系统工件坐标系与机床坐标系之间的非线性运动学变换关系影响,为获得一个平稳的数控加工过程,避免超过机床伺服进给系统的驱动能力,实际加工中编程进给率取值往往较为保守,导致数控机床的利用率和加工效率大打折扣。为此,提出了一种基于高阶驱动约束的五轴数控加工进给率规划方法。(本文来源于《机电信息》期刊2019年27期）
司文杰,王东署[2]（2019）在《具有输入和输出约束的高阶随机系统神经网络控制》一文中研究指出针对高阶非线性系统,开展自适应神经网络跟踪控制器设计,系统受到随机扰动的影响.首次把输入和输出约束问题引入到高阶系统的跟踪控制中,并假定系统动态是未知.首先借用高斯误差函数表达连续可微的非对称饱和模型以实现输入约束,和障碍Lyapunov函数保证系统输出受限;其次,针对高阶非线性系统,径向基函数(RBF)神经网络用来克服未知系统动态和随机扰动.在每一步的backstepping计算中,仅用到单一的自适应更新参数,从而克服了过参数问题;最后,基于Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略,并减少了学习参数.最终结果表明设计的控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界,并能使跟踪误差收敛到零值小的邻域内.仿真研究进一步验证了提出方法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年08期）
努拉西·达列力[3]（2018）在《具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型》一文中研究指出贷款是商业银行最大的资源。贷款运用的好坏不仅决定着银行经营的成败,也对社会经济发展有着的重要影响。贷款组合配置的优化是在同时考虑组合收益与组合风险前提下,从多个申请贷款的对象当中,选择合适的一组贷款对象进行贷款配置过程。现有研究中,贷款组合的收益率通常是基于过去的历史数据计算得到的,并没有考虑信用等级的迁移。事实上,贷款对象的信用等级在贷款期间是有可能变化的,因此过去的收益率代表不了未来的情况。而且真实的贷款收益率分布并非完全是正态分布,贷款收益率分布明显会表现出有偏、厚尾等特征。贷款组合优化决策中,如果对贷款组合的分散程度不进行合理的度量和控制,则有可能出现贷款过于集中的情况,进而导致集中度风险。本学位论文由四个部分构成。本文第一章介绍了研究背景及意义、国内外研究现状以及本文的研究内容和研究框架。第二章介绍了具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的基本原理。在第叁章中,主要讲述具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的建立。在第四章中进行了应用实例研究。最后得出了结论。本文的主要工作:本文根据信用等级迁移概率矩阵测算信用风险迁移后的贷款未来预期收益率,通过贷款未来的预期收益率构建风险价值VaR约束、组合收益率偏度约束和组合收益率峰度约束,从而控制贷款组合风险,并利用贷款组合的熵来控制贷款组合分散程度,最终建立了具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型,并进行了实例研究得出了结论。论文的创新与特色为以银行全部资产组合收益率最大作为目标函数,以信用风险迁移的情况下的“风险价值-偏度-峰度-组合熵”的四个维度风险控制为约束条件,建立了最优贷款配置模型;使组合贷款收益率同时控制了信用风险迁移后的风险价值、尾部风险左偏、双侧尾部风险、贷款过于集中等四个维度的风险。完善了现有研究仅仅立足于控制信用风险迁移之前的、静态的风险价值、偏度和峰度的不足,改变了现有研究忽略组合贷款分散情况。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
蒋彬[4]（2018）在《一类具有输出约束的高阶非线性系统的有限时间镇定设计》一文中研究指出非线性控制系统具有广泛的应用.近几十年,对于非线性系统理论的研究取得了飞跃式的发展,获得了许多研究非线性系统的分析理论与综合方法,对于非线性系统理论乃至整个系统科学都有着深远的影响.在非线性系统中,由于不能像在线性系统中采用迭加原理对特性进行分析,所以增加了在研究上的复杂度,导致非线性系统理论远远没有线性系统理论完善.因为非线性系统具有不同的非线性函数,所以目前尚没有统一研究非线性系统的方法.高阶非线性系统是一类重要的非线性系统.虽然对带有输出约束问题和有限时间镇定问题各自取得很多成果,但是,对带有输出约束的高阶非线性系统的有限时间镇定问题的研究成果还不多见.本文针对两类高阶非线性系统研究带有输出约束的高阶非线性系统的有限时间镇定问题.本文主要工作包括如下几个方面:第一章为绪论.对非线性系统、有限时间稳定性、输出约束控制进行了概述,并简要地介绍了本文的主要内容与结构安排.第二章研究了一类具有正奇有理数幂的高阶非线性系统带有输出约束的有限时间镇定问题,获得了状态反馈控制器的存在条件和设计方法.本章研究的是一类带有不确定性的高阶非线性系统,其中系统的幂为正奇有理数情形,且控制器通道中带有不确定性.首先,获得一类具有正奇有理数幂的高阶非线性系统带有输出约束的有限时间镇定问题可解的充分条件.然后,基于增加幂积分器的技术,提出了状态反馈控制器的迭代设计方法,保证相应的闭环非线性系统是全局有限时间稳定的和满足输出约束.最后,通过仿真算例来说明本章所提出方法的有效性.第叁章研究了一类具有正实数幂的高阶非线性系统带有输出约束的有限时间镇定问题,获得了状态反馈控制器的存在条件和设计方法.在上一章研究系统的基础上,将非线性系统的幂由正奇有理数情形扩展至正实数情形.首先,获得一类具有正实数幂的高阶非线性系统带有输出约束的有限时间镇定问题可解的充分条件.然后,基于增加幂积分器的技术,提出了状态反馈控制器的迭代设计方法,保证相应的闭环非线性系统是全局有限时间稳定的和满足输出约束.最后,仿真算例来说明了本章所提出方法的有效性.最后是结论与展望.总结全文,并展望下一步的工作.(本文来源于《辽宁大学》期刊2018-05-01）
王正,许德武,韩建民,鲁剑锋[5]（2018）在《一种高阶权限指派约束的安全性与一致性验证》一文中研究指出现有权限指派约束往往侧重于保障系统的安全性而忽略了可用性。为此,提出一种兼顾安全性与可用性需求的高阶权限指派约束。定义高阶权限指派约束的安全性验证和一致性验证问题,分别为验证一个访问控制状态是否能够满足一个高阶权限指派约束,以及判断是否存在某个访问控制状态能够满足多个高阶权限指派约束,并证明其在一般情形下分别是NP-complete和NPNP问题。结合预处理及规约为可满足性问题的求解器,设计针对一致性验证问题的优化求解算法。仿真实验结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年01期）
范引娣[6]（2016）在《基于高阶结构约束的稀疏人脸识别算法》一文中研究指出为了挖掘人脸稀疏表示的高阶结构信息,从而获得更精确的人脸分类判别信息,提出一种新的基于高阶结构约束的稀疏表示的人脸识别算法。在提取人脸图像的Gabor特征后,选取适当的训练样本构建稀疏线性编码模型,利用样本特征间的高阶结构信息约束和最优化求解测试样本的稀疏系数,将稀疏系数作为最终特征对人脸进行识别,实验结果表明,与结构约束稀疏表示和非结构约束稀疏表示的方法比较,人脸的高阶结构稀疏表示能显着提高人脸的识别准确率。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2016年09期）
张华,庞燕青,贺振华,杨波,何光明[7]（2016）在《高阶统计约束稀疏盲反褶积技术研究与应用》一文中研究指出以贝叶斯基本理论为基础,利用高阶双谱域估算的高精度地震子波为约束,在修正柯西判别准则下,实现地震数据的稀疏盲反褶积拓频处理,获取比常规反褶积提频方法分辨率更高的可靠数据。模拟数值实验和多波实际数据处理结果表明:双谱域估算的子波精度较高,以该子波为先验约束的稀疏盲反褶积能极大提高纵波和转换波数据的分辨率,满足精细解释能分辨更小薄层的要求,可作为多波高分辨率处理的有效手段。(本文来源于《石油与天然气地质》期刊2016年04期）
余淼,胡占义[8]（2016）在《一种鲁棒的约束物体检测和语义分割类别一致性的高阶能量项》一文中研究指出在统一的能量优化框架下同时进行物体检测和语义分割是一种有效的完整场景理解方式,其中如何设计合适的高阶能量项并对其进行有效求解是2个关键问题.文中给出了对物体检测和语义分割之间的类别一致性进行有效建模的高阶能量项的3条设计准则,并据此给出一种鲁棒的高阶能量项及其对应的高效能量优化算法.首先对正确、错误的以及定位不准的3类物体检测器的限界框中的类别一致性分别进行建模,并表示为3个线性函数的下包络形式;然后证明了在?-expansion下仅需添加2个辅助变量即可通过图割算法对该高阶能量项进行高效求解.在PASCAL VOC 2010数据集上与多个代表性算法进行对比的实验结果表明,文中提出的高阶能量项模型在接受和拒绝物体检测器时,均能有效地约束物体检测和语义分割之间的一致性,且对定位不准的物体检测器具有鲁棒性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2016年08期）
李红梅,高英[9]（2015）在《一类锥约束多目标优化问题的高阶对偶研究》一文中研究指出在一类锥约束单目标优化问题的一阶对偶模型基础之上,建立了锥约束多目标优化问题的二阶和高阶对偶模型.在广义凸性假设下,给出了弱对偶定理,在Kuhn-Tucker约束品性下,得到了强对偶定理.最后,在弱对偶定理的基础上,利用Fritz-John型必要条件建立了逆对偶定理.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2015年01期）
许优优,冯远静,牛延棚,吴烨[10]（2014）在《高阶张量反卷积非负约束的纤维方向分布估计方法》一文中研究指出高阶张量能够以其简单的多项式形式表示多叶函数,被广泛应用于纤维方向分布估计中.但随着高阶张量阶数的增加,现有方法存在难以稳定重构纤维方向和角度分辨率低等缺陷.引入非负约束条件是目前提高稳定性的常用方法,该方法也仅能保证低于6阶时纤维方向的稳定估计.针对以上问题,文章在高阶张量拟合模型基础上引入球面反卷积模型,并提出了一种自适应非负约束迭代算法进行纤维方向分布估计.该算法以高阶张量为基函数拟合纤维扩散分布,沿纤维方向调整非负约束,并自适应训练调整矩阵参数.为了验证本算法的有效性,通过仿真数据与实际临床数据在同等条件下与现有CT-FoD,CSD算法进行角度分辨率,角度误差以及纤维重建对比实验.结果表明,文章所提出的方法在角度分辨率和稳定性方面优于现有的两种方法.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2014年07期）
高阶约束论文开题报告
（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：
针对高阶非线性系统,开展自适应神经网络跟踪控制器设计,系统受到随机扰动的影响.首次把输入和输出约束问题引入到高阶系统的跟踪控制中,并假定系统动态是未知.首先借用高斯误差函数表达连续可微的非对称饱和模型以实现输入约束,和障碍Lyapunov函数保证系统输出受限;其次,针对高阶非线性系统,径向基函数(RBF)神经网络用来克服未知系统动态和随机扰动.在每一步的backstepping计算中,仅用到单一的自适应更新参数,从而克服了过参数问题;最后,基于Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略,并减少了学习参数.最终结果表明设计的控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界,并能使跟踪误差收敛到零值小的邻域内.仿真研究进一步验证了提出方法的有效性.
（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。
高阶约束论文参考文献
[1].艾新国.高阶驱动约束下的数控加工进给率规划方法研究[J].机电信息.2019
[2].司文杰,王东署.具有输入和输出约束的高阶随机系统神经网络控制[J].控制理论与应用.2019
[3].努拉西·达列力.具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型[D].大连理工大学.2018
[4].蒋彬.一类具有输出约束的高阶非线性系统的有限时间镇定设计[D].辽宁大学.2018
[5].王正,许德武,韩建民,鲁剑锋.一种高阶权限指派约束的安全性与一致性验证[J].计算机工程.2018
[6].范引娣.基于高阶结构约束的稀疏人脸识别算法[J].计算机与现代化.2016
[7].张华,庞燕青,贺振华,杨波,何光明.高阶统计约束稀疏盲反褶积技术研究与应用[J].石油与天然气地质.2016
[8].余淼,胡占义.一种鲁棒的约束物体检测和语义分割类别一致性的高阶能量项[J].计算机辅助设计与图形学学报.2016
[9].李红梅,高英.一类锥约束多目标优化问题的高阶对偶研究[J].纯粹数学与应用数学.2015
[10].许优优,冯远静,牛延棚,吴烨.高阶张量反卷积非负约束的纤维方向分布估计方法[J].系统科学与数学.2014