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1韩志刚 动态系统预报的一种新方法。《自动化学报》Vol 9 No3 1983 1611682韩志刚 动态系统时变参数的辨识。《自动化学报》Vol 10 N 330337。3韩志刚 多层递阶辨识方法。《自动化学报》Vol 14No5 1988 3833864韩志刚 天气系统的建模与预报《控制理论与应用》Vol3 No2 1986 64-715韩志刚等 参数预报自适应控制方法及其在农业中的应用,《控制理论与应用》Vol2 No4 1985 44-526韩志刚 稳定的参数自适应控制系统及其应用,《控制理论与应用》Vol4No4 1987 76-817韩志刚等 一类具有引导变量的模型的分析,《控制与决策》Vol 8 No5 1993 385-3888韩志刚 结构随机变化系统的多层递阶预报《自动化学报》Vol 16 No5 1990 424--4289韩志刚等 动态系统预报的多模型多算法综合模式《系统工程学报》Vol6No2 1991 27-3310Han Zhigang The Synthetic Prediction Pattern of Multiple Model Systems 《Systems Science and Systems Engineering》Vol 2No1 1993 75-8311韩志刚 非线性自适应控制系统设计的一种方法《控制与决策》Vol 6 1990 39-4512韩志刚 同参数估计对偶的自适应控制算法。《控制理论与应用》Vol9 No4 1992 374-37913韩志刚 自适应控制系统设计的参数辨识途径《自动化学报》Vol 18No6 1992 712-71513 非线性系统鲁棒无模型学习自适应控制 控制与决策 1995 No214 非线性系统参数估计及与之对偶的自适应控制 自动化学报 1995 No115 The learning control and the no model or black box learning adaptive control of MIMO nonlinear 《Advance in Modelling and Analysis,C,AMSE Press 》1995 Vol 47 N1 13-2616 非线性NARMAX模型的ARMAX模型全局构造 控制与决策 1996 No3 Vol 17 367-37017 非线性系统 干扰衰减及其在自适应控制中的应用 控制与决策1996 No6 Vol 692-69518 一种非线性系统自适应控制及其收敛性分析 控制理论与应用1996 No5 Vol 13 657-66219 Adaptive control for nonlinear systems《Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control》1996 Vol Dec 11-1320 非线性NARMAX模型的ARMAX模型全局线性化 自动化学报1997 No3 Vol 2321 一类带有输入扰动的非线性系统的参数估计 自动化学报1997 No6 Vol 23 768-77422 MIMO非线性系统的直接自适应控制 控制理论与应用 1997 V乯14 No123 Direct adaptive control for nonlinear systems《SAMS》1997 Vol 301-31524 一类随机系统的输出跟踪 自动化学报1998 No5 Vol 24 657-66125 自校正控制系统的对称相似结构设计初探参数模型情形 控制与决策1998 S126 非线性系统的直接自适应控制及其改进方法 上海交通大学学报1999 No427 非建模自适应控制律及其重要参数的自适应辨识 控制理论与应用1999 S1 145-14828 多层递阶方法理论与应用的进展 控制与决策 2001 16 (2) 129-13229 非线性系统的直接自适应调节律的性质分析 控制与决策 2002 17 (2) 223-22530 离散时间非线性系统线性化的泛模型方法 控制与决策 2002 17 (2) 249-25131 无模型控制器的设计问题 控制工程 2002 9(3) 19-2232 无模型控制器的应用 控制工程 2002 9 (4) 22-2533 一种改进的多层递阶预报方法研究(EI) 哈尔滨工业大学学报 2002 V34 N3 436-43934 Designing Approach of Function Combination of Controller and ItsApplication in DCS of Oil Refinery (控制器功能组合设计方法及其在石化DCS中的应用) 球智能控制与自动化大会(WCICA)论文集 200235 一类复杂系统非建模控制方法的研究 控制与决策 2003 18(4) 398--40236 关于建模与自适应控制的一体化途径[J] 自动化学报,2004 30(3) 380~389(973专项基金项目)37 An Adaptive Model Free Control Design and Applications[C], Proceedings of 2004 2nd IEEE International Conference on Industrial Informatics 24th-26th June, 2004 Berlin, Germany 243~24838 无模型控制方法对多变量耦合系统控制的应用研究[J] 控制与决策 2004 19(7)1155~115839 无模型控制系统在加热炉温度控制上的应用[J] 控制工程2004 11(5) 38~39140 无模型控制方法在化肥生产中的应用研究 控制理论与应用 2004 21(6)858~86341 工程应用控制系统设计中某些问题的探讨[J] 2005中国控制与决策学术年会大会报告 论文集(上卷)42 合成氨生产中的氢氮比控制系统[J] 控制理论及应用2005 22 (5)43 An integrated approach to modeling and adaptive control Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in china 2006 1(2) 228—23344 无模型控制律串级形式及其应用 自动化学报,2006 32(3)345--352
许清池79
因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想: 把每个研究变量分解为几个影响因素变量,将每个原始变量分解成两部分因素,一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的,另一部分是每个变量独自具有的因素,即特殊因子因子分析模型描述如下: (1)X = (x1,x2,…,xp)¢是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等(只要将变量标准化即可实现)。 (2)F = (F1,F2,…,Fm)¢ (m
***统计方法的应用
选择一个比较好的题目。2 找大量与该课题相关的数据。对数据进行探索,变换选择一个模型进行建模。对模型的结果进行检验。
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可以从理解数据、模型调试和审计、模型调优、信任模型、增进知识这几个方面进行寻找。即当理解哪些特征更为重要、特征交互起到的作用,再结合对论文的理解,进而寻找解释模
首先要明确撰写论文的目的数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都