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公开(公告)号：CN108563895A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810375436.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种考虑相关性的区间模型修正方法。首先，利用椭球凸模型对具有相关性的测量响应进行建模；其次，通过区间优化方法进行反求，获取模型参数的修正区间；再次，设定模型参数的初始相关性矩阵，并结合已获取的模型参数区间，利用椭球的特征矩阵传播公式获取计算响应的椭球特征矩阵；最后，将测量响应的椭球特征矩阵与计算响应的椭球特征矩阵作最小二乘优化，实现模型参数相关性的修正。本发明不仅能准确地修正模型参数的不确定性区间，而且能修正模型参数之间的相关性，从而提高了模型的精度及可信度水平。
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公开(公告)号：CN107679328B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201710935684.8
申请日：2017-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种系统参数稳定识别的最优传感器布置方法。该方法首先假定待识别参数具有概率分布形式(如服从正态分布)，基于蒙特卡洛法对待识别参数进行抽样，计算各候选传感器处的响应向量，并对响应向量进行去中心化操作，即响应向量减去其均值向量；其次，统计各候选传感器处响应的方差，选择响应方差最大的位置作为最优的传感器布置位置；再次，将剩余候选传感器处的响应向量与已选传感器处的响应向量进行正交化操作，去除相关信息，获取剩余候选传感器处响应向量的独立成分，并选择独立成分方差最大的位置作为次优的传感器布置位置；最后，重复上述选择过程，直至剩余候选传感器处响应向量独立成分的模趋于零。本发明能确定识别系统参数所需最优传感器的位置及个数，且剩余传感器响应信息能被所选传感器处响应信息完全表示。
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公开(公告)号：CN108563895B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810375436.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开一种考虑相关性的区间模型修正方法。首先，利用椭球凸模型对具有相关性的测量响应进行建模；其次，通过区间优化方法进行反求，获取模型参数的修正区间；再次，设定模型参数的初始相关性矩阵，并结合已获取的模型参数区间，利用椭球的特征矩阵传播公式获取计算响应的椭球特征矩阵；最后，将测量响应的椭球特征矩阵与计算响应的椭球特征矩阵作最小二乘优化，实现模型参数相关性的修正。本发明不仅能准确地修正模型参数的不确定性区间，而且能修正模型参数之间的相关性，从而提高了模型的精度及可信度水平。
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公开(公告)号：CN107679328A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710935684.8
申请日：2017-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种系统参数稳定识别的最优传感器布置方法。该方法首先假定待识别参数具有概率分布形式(如服从正态分布)，基于蒙特卡洛法对待识别参数进行抽样，计算各候选传感器处的响应向量，并对响应向量进行去中心化操作，即响应向量减去其均值向量；其次，统计各候选传感器处响应的方差，选择响应方差最大的位置作为最优的传感器布置位置；再次，将剩余候选传感器处的响应向量与已选传感器处的响应向量进行正交化操作，去除相关信息，获取剩余候选传感器处响应向量的独立成分，并选择独立成分方差最大的位置作为次优的传感器布置位置；最后，重复上述选择过程，直至剩余候选传感器处响应向量独立成分的模趋于零。本发明能确定识别系统参数所需最优传感器的位置及个数，且剩余传感器响应信息能被所选传感器处响应信息完全表示。
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