2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、艦船的蒸汽動(dòng)力裝置是艦船的主要設(shè)備,在其運(yùn)行過(guò)程中,負(fù)荷變化頻繁、幅度大,對(duì)系統(tǒng)的響應(yīng)性能要求高,而其中的機(jī)爐系統(tǒng)控制則是蒸汽動(dòng)力裝置控制中的一個(gè)難點(diǎn)。由于其具有非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合、參數(shù)時(shí)變、大遲延等特性,采用常規(guī)的控制策略往往不能滿(mǎn)足系統(tǒng)的要求。本文在分析了機(jī)爐系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的基礎(chǔ)上,采用近年來(lái)興起的支持向量機(jī)算法,對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模及控制方法研究。 本文首先介紹了支持向量機(jī)的線(xiàn)性及非線(xiàn)性回歸理論,通過(guò)對(duì)支持向量機(jī)方法與相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)方法進(jìn)行比較分析,驗(yàn)證了支持向量機(jī)在非線(xiàn)性系統(tǒng)辨識(shí)方面的優(yōu)越性能。其次,研究了支持向量機(jī)算法的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,采用求解分類(lèi)問(wèn)題的序貫最小優(yōu)化算法,對(duì)回歸問(wèn)題的序貫最小優(yōu)化算法進(jìn)行了推證。 同時(shí)針對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在線(xiàn)辨識(shí)過(guò)程中,每次采樣導(dǎo)致的訓(xùn)練樣本集數(shù)據(jù)的增加,需要對(duì)模型進(jìn)行更新的問(wèn)題,進(jìn)行了支持向量機(jī)回歸在線(xiàn)訓(xùn)練算法的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題研究,提出了基于滾動(dòng)時(shí)間窗的增量式支持向量機(jī)在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法。該算法大大減少了支持向量機(jī)的訓(xùn)練時(shí)間,并且提高了辨識(shí)的

3、精度。 進(jìn)行了采用不同類(lèi)型核函數(shù)的支持向量機(jī)對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)的研究,給出了核函數(shù)類(lèi)型選擇的基本方法。重點(diǎn)討論以徑向基函數(shù)為代表的核函數(shù)參數(shù)確定問(wèn)題。在分析支持向量機(jī)回歸算法中各參數(shù)對(duì)其性能影響的基礎(chǔ)上,給出了確定遺傳算法搜索空間的方法,利用遺傳算法的全局搜索能力,提出了自動(dòng)確定支持向量機(jī)參數(shù)的方法,為解決支持向量機(jī)參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化問(wèn)題提供了一條有效的途徑。 采用簡(jiǎn)化的機(jī)理分析方法,建立了機(jī)爐系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型,并對(duì)其動(dòng)態(tài)

4、特性進(jìn)行分析研究。在分析傳統(tǒng)機(jī)爐控制系統(tǒng)的兩種基本方案——鍋爐跟隨系統(tǒng)及汽機(jī)跟隨系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,給出了機(jī)爐協(xié)調(diào)控制的基本原則及結(jié)構(gòu)。 研究了支持向量機(jī)逆系統(tǒng)控制及算法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,并針對(duì)船舶機(jī)爐系統(tǒng)的工況點(diǎn)發(fā)生變化和對(duì)象參數(shù)時(shí)變等情況,其動(dòng)態(tài)特性呈出較大變化的問(wèn)題,提出了一種支持向量機(jī)和模糊控制相結(jié)合的復(fù)合智能控制策略。該控制策略充分利用支持向量機(jī)簡(jiǎn)單高效的系統(tǒng)建模能力,并發(fā)揮了逆控制和模糊控制各自的優(yōu)勢(shì)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本論文提出的支

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