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Stability and performance analysis of the compressed Kalman filter algorithm for sparse stochastic systems

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Science China(Technological Sciences) 2024年第2期67卷 380-394页

作者： LI RongJiang gan die XIE SiYu LüJinHu Key Laboratory of Systems and Control Academy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Zhongguancun Laboratory Beijing 100049China School of Aeronautics and Astronautics University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu 611731China School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China

This paper considers the problem of estimating unknown sparse time-varying signals for stochastic dynamic *** deal with the challenges of extensive sparsity,we resort to the compressed sensing method and propose a compressed Kalman filter(KF)*** algorithm first compresses the original high-dimensional sparse regression vector via the sensing matrix and then obtains a KF estimate in the compressed low-dimensional ***,the original high-dimensional sparse signals can be well recovered by a reconstruction *** ensure stability and establish upper bounds on the estimation errors,we introduce a compressed excitation condition without imposing independence or stationarity on the system signal,and therefore suitable for feedback *** further present the performance of the compressed KF ***,we show that the mean square compressed tracking error matrix can be approximately calculated by a linear deterministic difference matrix equation,which can be readily evaluated,analyzed,and ***,a numerical example demonstrates that our algorithm outperforms the standard uncompressed KF algorithm and other compressed algorithms for estimating high-dimensional sparse signals.

关键词： sparse signal compressed sensing Kalman filter algorithm compressed excitation condition stochastic stability tracking performance

Compressed Least Squares Algorithm of Continuous-Time Linear Stochastic Regression Model Using Sampling Data

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Journal of Systems Science & Complexity 2024年第4期37卷 1488-1506页

作者： XIE Siyu ZHANG Shujun WANG Ziming gan die School of Aeronautics and Astronautics University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu 611731China China Academy of Aerospace Science and Innovation Beijing 100176China Zhongguancun Laboratory Beijing 100094China

In this paper,the authors consider a sparse parameter estimation problem in continuoustime linear stochastic regression models using sampling *** on the compressed sensing(CS)method,the authors propose a compressed least squares(LS) algorithm to deal with the challenges of parameter *** each sampling time instant,the proposed compressed LS algorithm first compresses the original high-dimensional regressor using a sensing matrix and obtains a low-dimensional LS estimate for the compressed unknown ***,the original high-dimensional sparse unknown parameter is recovered by a reconstruction *** introducing a compressed excitation assumption and employing stochastic Lyapunov function and martingale estimate methods,the authors establish the performance analysis of the compressed LS algorithm under the condition on the sampling time interval without using independence or stationarity conditions on the system *** last,a simulation example is provided to verify the theoretical results by comparing the standard and the compressed LS algorithms for estimating a high-dimensional sparse unknown parameter.

关键词： Compressed excitation condition compressed sensing continuous-time model least squares linear stochastic regression parameter identification sampling data

Stability of the distributed Kalman filter using general random coefficients

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Science China(Information Sciences) 2021年第7期64卷 66-79页

作者： die gan Siyu XIE Zhixin LIU Key Laboratory of Systems and Control Academy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of Sciences School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of Sciences The Department of Electrical and Computer Engineering Wayne State University

In this paper, we propose a distributed Kalman filter(DKF) for the dynamical system with general random coefficients. In the proposed method, each estimator shares local innovation pairs with its neighbors to collectively complete the estimation task. Further, we introduce a collective random observability condition by which the Lp-stability of the covariance matrix and the Lp-exponential stability of the homogeneous part of the estimation error equation can be established. In contrast, the stringent conditions on the coefficient matrices, such as independency and stationarity are not required. Besides, the stability of the DKF, i.e., the boundedness of the filtering errors, can be established. Finally, from the simulation result,we demonstrate the cooperative effect of the sensors.

关键词： distributed Kalman filter collective random observability $L_p$-stable $L_p$-exponentially stable state estimation

认罪认罚量刑从宽实效研究——基于故意伤害罪轻罪的数据解读

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山东大学学报（哲学社会科学版） 2022年第3期 65-77页

作者：王芳甘叠刘念山东大学数据科学研究院(山东系统与计算法学研究中心) 济南250100 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

我国认罪认罚从宽制度设计具有明显的公正优先价值导向。通过构建非线性量刑模型分析177161份故意伤害罪致人轻伤的初审判决书发现,司法实践中表现出明显的“从宽”克制倾向:认罪认罚对轻罪量刑的作用倾向于在“底线”游走,接近量刑情... 详细信息

我国认罪认罚从宽制度设计具有明显的公正优先价值导向。通过构建非线性量刑模型分析177161份故意伤害罪致人轻伤的初审判决书发现,司法实践中表现出明显的“从宽”克制倾向:认罪认罚对轻罪量刑的作用倾向于在“底线”游走,接近量刑情节“坦白”;传统量刑情节仍在习惯性适用,认罪认罚发挥实效的空间不足。在法定主义背景下推动更高层次上公正与效率的统一,可以考虑,一方面建立认罪认罚分级分类制度,适当加大对轻罪的从宽幅度;另一方面扩大认罪认罚从宽幅度的法定空间,在立法上赋予认罪认罚“减轻”情节地位,破解量刑折扣零和博弈的困局。

关键词：认罪认罚轻罪量刑从宽实效递推最小二乘算法(RLS)

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抗青枯病番茄砧木新品种勇士3号的选育

中国蔬菜 2024年第2期 119-122页

作者：史艳玮吴宏昱李蝶李文嘉蒋雅琴王益奎王先裕甘桂云广西大学农学院广西南宁530004 广西农业科学院蔬菜研究所广西南宁530007 广西大学农牧产业发展研究院广西南宁530004

勇士3号是以自交系4为母本,以自交系1为父本配制而成的番茄砧木一代杂种。无限生长型,中熟,植株生长势强,根系发达,茎粗2.3~3.3 cm,第1花序着生节位为第7~9节;果实扁圆形,成熟果橙色,单果质量约60 g,每667 m^(2)产量约4000 kg,种子扁平... 详细信息

勇士3号是以自交系4为母本,以自交系1为父本配制而成的番茄砧木一代杂种。无限生长型,中熟,植株生长势强,根系发达,茎粗2.3~3.3 cm,第1花序着生节位为第7~9节;果实扁圆形,成熟果橙色,单果质量约60 g,每667 m^(2)产量约4000 kg,种子扁平短卵形,表面有茸毛,千粒重约1.9 g;嫁接亲和性好、成活率高,高抗青枯病,适宜广西南部产区作为番茄嫁接砧木。

关键词：番茄砧木勇士3号高抗青枯病

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以任务驱动为导向的AutoCAD绘图课程混合式教学实践研究

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模具制造 2024年第6期24卷 92-94页

作者：甘慧萍柳州铁道职业技术学院广西柳州545616

任务驱动教学方法能够实现理论知识与实际能力的本位一体化教学,是一种深入运用构建主义的模块式教学方法。结合AutoCAD的教学现状和教学内容,分析了教学过程中存在的问题,进而提出了任务驱动式教学的运用及教学过程的设计,并根据不同... 详细信息

任务驱动教学方法能够实现理论知识与实际能力的本位一体化教学,是一种深入运用构建主义的模块式教学方法。结合AutoCAD的教学现状和教学内容,分析了教学过程中存在的问题,进而提出了任务驱动式教学的运用及教学过程的设计,并根据不同学习背景的同学对教学任务的难易程度进行了调整,以保证学生在学习过程中获得学习效能感。研究结果表明,在AutoCAD绘图课程中使用以任务驱动为导向的混合式教学方法,能够满足学生的学习需求,并促进学生在知识、技能和职业素养的全面提升。

关键词： AutoCAD绘图任务驱动教学实践分级学习

“双碳”背景下联合配送冷链物流模型及其求解算法

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控制与决策 2023年第7期38卷 1951-1959页

作者：陈雨蝶干宏程程亮上海理工大学管理学院上海200082 上海理工大学超网络研究中心上海200082

首先,基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型;然后,针对... 详细信息

首先,基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型;然后,针对遗传算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,设计一种具有变邻域搜索操作和动态灾变机制的多种群遗传算法,以标准算例集验证该算法在寻优能力、稳定性、收敛速度等方面的优势;最后,通过实验验证所提出模型的有效性,并从联合配送、决策目标、碳交易机制等多角度进行分析,为冷链物流企业和政府提供管理启示.

关键词：冷链物流联合配送碳交易机制多种群遗传算法变邻域搜索动态灾变机制

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基于线性低秩卷积与道路网络的城市流量推断

计算机工程 2024年第7期50卷 333-341页

作者：刘树林李红军甘雨金罗茜雅成都理工大学计算机与网络安全学院四川成都610059

细粒度城市流量推断(FUFI)旨在从粗粒度交通流量中推断出真实的细粒度交通流量,以代替在现实世界中大量传感器设备的作用。现有的FUFI方法仅考虑到时间、天气等外部因素特征,忽略了道路网络特征对城市交通流的重要影响。此外,现有方法... 详细信息

细粒度城市流量推断(FUFI)旨在从粗粒度交通流量中推断出真实的细粒度交通流量,以代替在现实世界中大量传感器设备的作用。现有的FUFI方法仅考虑到时间、天气等外部因素特征,忽略了道路网络特征对城市交通流的重要影响。此外,现有方法使用的传统残差网络结构对交通流的低级特征捕获能力不足,低级特征容易在网络深层消亡。为解决以上问题,提出一种使用线性低秩卷积与全局注意力Transformer的细粒度城市流量推断模型LLCGAT,以更好地捕获交通流的低级特征并融合道路网络特征的学习。该模型在考虑外部因素的基础上,首先将城市的道路网络作为重要的特征与交通流特征融合,并使用广泛激活的线性低秩卷积对综合特征进行特征提取,然后将综合特征与道路网络特征分别接入注意力Transformer的编码器和解码器中以进一步捕获交通流的全局空间分布。在TaxiB J-P1和Xi An两个真实世界数据集上的实验结果表明,LLCGAT模型将平均绝对百分比误差分别降低了3.3%和10.7%,均方根误差分别降低了2.3%和2.4%,平均绝对误差分别降低了3.8%和6.3%。

关键词：智能交通系统细粒度城市流量推断道路网络特征线性低秩卷积 Transformer架构

PLA/PCL@EBS超细纤维贴肤材料的熔喷制备工艺及其柔软性

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塑料工业 2024年第2期52卷 16-23,38页

作者：秦子轩张恒甘益李晗翟倩杨自强甄琪中原工学院纺织学院河南郑州451191 河南逸祥卫生材料有限公司河南郑州452373 中原工学院服装学院河南郑州451191

为开发新型聚乳酸(PLA)基可降解贴肤用超细纤维材料,采用聚乙二醇(PEG)和乙撑双硬脂酸酰胺(EBS)对PLA/聚己内酯(PCL)体系进行共混改性。通过熔喷工艺制备出PLA/PCL@EBS超细纤维材料,并对共混聚合物的热力学特性、样品形貌和柔软性等进... 详细信息

为开发新型聚乳酸(PLA)基可降解贴肤用超细纤维材料,采用聚乙二醇(PEG)和乙撑双硬脂酸酰胺(EBS)对PLA/聚己内酯(PCL)体系进行共混改性。通过熔喷工艺制备出PLA/PCL@EBS超细纤维材料,并对共混聚合物的热力学特性、样品形貌和柔软性等进行实验分析。结果表明,加入PCL和EBS能够削弱PLA大分子间作用力,提高分子链运动能力,提升材料柔韧性能。此外,当模头温度为216℃时,材料纵向最大拉伸强度为64.42 N,较204℃时增加216%,断裂伸长率提高67%,力学性能大大提高。接收距离(DCD)增大,则提升了材料透气性能,当DCD最大为32 cm时,材料孔隙率与透气率分别为92.4%和327.4 mm/s。最后,模头温度和DCD对柔软度得分的影响规律进行响应面分析,为提高PLA/PCL@EBS熔喷非织造材料在贴肤领域应用提供思路。

关键词：聚乳酸聚己内酯乙撑双硬脂酸酰胺共混熔喷超细纤维柔软性贴肤