导读:本文包含了非线性递推算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:船舶运动控制,航向保持,反步递推,非线性反馈
非线性递推算法论文文献综述
张显库,张国庆,陈秀嘉[1]（2015）在《一种非线性反馈反步递推算法的线性弱化》一文中研究指出为了解决反步递推算法应用于船舶航向控制中输出能量大且非线性部分难以对消的实际问题,首先对原有的反步递推算法进行线性弱化,然后利用正弦函数驱动的非线性反馈控制技术代替原有的线性误差反馈.理论分析表明,该算法能够保证控制效果相当或更优的前提下,降低控制能量.以"育龙"轮为载体开展仿真实验,结果表明所提出的新型非线性反馈控制律在鲁棒性、控制能量需求方面具有明显的优势.(本文来源于《控制与决策》期刊2015年09期）
孙凤林[2]（2010）在《偏最小二乘回归法非线性建模及其递推算法的研究》一文中研究指出偏最小二乘回归算法通过在数据矩阵中提取正交成分建立回归模型,有效解决了变量间多重相关、样本量明显少于变量、缺失数据等难题,而这些问题会导致经典最小二乘回归算法失效,经过几十年的发展,偏最小二乘广泛应用于化学、化工、经济、环境、食品等领域。本文主要研究内容和研究成果包括两个部分:第一部分是研究近期偏最小二乘非线性建模算法。文中重点介绍了INLR(Implicit nonlinear latents variable regression)非线性建模算法,这种方法易实施且预测能力较强,尤其对存在多项式关系的系统有较好的拟合能力,但是INLR非线性建模算法是在数据矩阵中扩充非线性项(不包括原始变量的交叉项),这样系统中隐含成分的非线性项和交叉项,然后对扩充后的矩阵进行建模。可是,INLR非线性建模算法在扩充非线性项的同时可能也包含了与因变量无关的信息,这样算法会通过提取较多的成分来建模,而成分越多,模型的解释能力就越差。为了解决上述问题,本文通过正交投影算法-OPLS(Orthogonal projections to latent structure)对INLR非线性建模算法进行修正,改进后的算法称为OPLS-INLR,并通过模拟实验验证改进后的OPLS-INLR算法在保持预测能力不变的条件下,大大减少成分个数,提高模型的解释能力。第二部分是研究偏最小二乘递推算法,经典的递推算法研究的是因变量是连续变量的情况,本文重点研究因变量是分类变量的递推算法,提出基于KL-PLS(kernel logistic partial least square)的非线性递推算法,通过对判别红酒质量实例数据进行分析,分析结果表明KL-PLS非线性递推算法优于普通logistic递推算法、偏最小二乘logistic递推算法及KL-PLS算法。(本文来源于《华南理工大学》期刊2010-05-13）
张卓奎,陈慧婵[3]（2007）在《广义离散随机非线性系统的递推算法》一文中研究指出讨论了广义离散随机非线性系统的最优递推问题,利用矩阵的奇异值分解理论,给出了广义离散随机非线性系统的奇异值标准形式,基于标准形式,在两种情况下,将系统分解成两个子系统,通过对子系统状态估计的研究,得到了该系统的最优递推算法.结果表明,对于广义随机系统,该方法便于应用并且减少了计算量.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2007年02期）
张卓奎,陈慧婵[4]（2007）在《广义连续随机非线性系统的递推算法》一文中研究指出讨论了广义连续随机非线性系统的最优递推问题,利用矩阵的奇异值分解理论,给出了广义连续随机非线性系统的奇异值标准形式。基于标准形式,在两种情况下将系统分解成两个子系统,通过对子系统状态估计的研究,得到了该系统的最优递推算法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2007年02期）
刘慧娟[5]（2000）在《非线性稳态大系统的近似线性模型的递推算法》一文中研究指出提出一种非线性稳态大系统的近似线性模型,给出了使其参数最优的性能指标,然后,推导出一种适于在线计算的、参数估计的两级递推算法,仿真结果表明了该算法的适用性和有效性.(本文来源于《北方交通大学学报》期刊2000年01期）
方洋旺,曹怀信,韩崇昭[6]（1998）在《离散非线性系统的非线性传递函数递推算法》一文中研究指出研究了基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数的一类离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法，首先讨论了几类特殊的非线性系统如纯输入、纯输出和纯交叉系统的非线性传递函数的递推算法，然后给出一般的离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法．(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊1998年04期）
刘成,冯元琨,李春文,杜继宏[7]（1997）在《非线性系统弱能控向量的递推算法》一文中研究指出在文献[5]中,给出了非线性系统弱能控向量的概念,并推导了判别非线性弱能控性的判据．本文将具体给出一种计算弱能控向量在基元空间内各坐标值的递推算法．(本文来源于《1997年中国控制会议论文集》期刊1997-08-01）
缪炳祺,许礼深,胡夏夏[8]（1997）在《非线性系统非平稳随机响应矩计算的Newmark递推算法》一文中研究指出利用Ｎｅｗｍａｒｋ离散化格式，结合时变等价线性化步骤，导出了计算非线性系统受白噪声和非白噪声随机激励作用下非平稳响应协方差矩阵的递推算法。该算法计算步骤简单，易于在计算机上实现，计算效率高。算例表明，其所得计算结果和ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟结果符合较好。(本文来源于《振动工程学报》期刊1997年02期）
叶春生[9]（1991）在《非线性系统状态估计的递推算法》一文中研究指出本文提出了一种新的非线性确定型系统的状态估计算法,并证明了该算法的局部收敛性。该算法在工业锅炉辅助测试模型的建立中得到了应用。(本文来源于《武汉化工学院学报》期刊1991年02期）
郑毓蕃[10]（1990）在《多输入非线性控制系统线性化递推算法》一文中研究指出本篇讨论多输入非线性控制系统线性化的递推算法.采用这种算法,每一步仅需求解一个同一类型的常微分方程组.而且方程的阶次一般都比较低.而已有的方法,为了实现线性化就必需一次性地求解一个高阶次的偏微分方程组,无疑这往往是很困难的.在递推算法的实施过程中,一些非线性系统的重要性质自然地显示了出来.(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊1990年04期）
非线性递推算法论文开题报告
（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：
偏最小二乘回归算法通过在数据矩阵中提取正交成分建立回归模型,有效解决了变量间多重相关、样本量明显少于变量、缺失数据等难题,而这些问题会导致经典最小二乘回归算法失效,经过几十年的发展,偏最小二乘广泛应用于化学、化工、经济、环境、食品等领域。本文主要研究内容和研究成果包括两个部分:第一部分是研究近期偏最小二乘非线性建模算法。文中重点介绍了INLR(Implicit nonlinear latents variable regression)非线性建模算法,这种方法易实施且预测能力较强,尤其对存在多项式关系的系统有较好的拟合能力,但是INLR非线性建模算法是在数据矩阵中扩充非线性项(不包括原始变量的交叉项),这样系统中隐含成分的非线性项和交叉项,然后对扩充后的矩阵进行建模。可是,INLR非线性建模算法在扩充非线性项的同时可能也包含了与因变量无关的信息,这样算法会通过提取较多的成分来建模,而成分越多,模型的解释能力就越差。为了解决上述问题,本文通过正交投影算法-OPLS(Orthogonal projections to latent structure)对INLR非线性建模算法进行修正,改进后的算法称为OPLS-INLR,并通过模拟实验验证改进后的OPLS-INLR算法在保持预测能力不变的条件下,大大减少成分个数,提高模型的解释能力。第二部分是研究偏最小二乘递推算法,经典的递推算法研究的是因变量是连续变量的情况,本文重点研究因变量是分类变量的递推算法,提出基于KL-PLS(kernel logistic partial least square)的非线性递推算法,通过对判别红酒质量实例数据进行分析,分析结果表明KL-PLS非线性递推算法优于普通logistic递推算法、偏最小二乘logistic递推算法及KL-PLS算法。
（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。
非线性递推算法论文参考文献
[1].张显库,张国庆,陈秀嘉.一种非线性反馈反步递推算法的线性弱化[J].控制与决策.2015
[2].孙凤林.偏最小二乘回归法非线性建模及其递推算法的研究[D].华南理工大学.2010
[3].张卓奎,陈慧婵.广义离散随机非线性系统的递推算法[J].西安电子科技大学学报.2007
[4].张卓奎,陈慧婵.广义连续随机非线性系统的递推算法[J].计算机应用研究.2007
[5].刘慧娟.非线性稳态大系统的近似线性模型的递推算法[J].北方交通大学学报.2000
[6].方洋旺,曹怀信,韩崇昭.离散非线性系统的非线性传递函数递推算法[J].陕西师范大学学报(自然科学版).1998
[7].刘成,冯元琨,李春文,杜继宏.非线性系统弱能控向量的递推算法[C].1997年中国控制会议论文集.1997
[8].缪炳祺,许礼深,胡夏夏.非线性系统非平稳随机响应矩计算的Newmark递推算法[J].振动工程学报.1997
[9].叶春生.非线性系统状态估计的递推算法[J].武汉化工学院学报.1991
[10].郑毓蕃.多输入非线性控制系统线性化递推算法[J].华东师范大学学报(自然科学版).1990