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[发明专利]一种基于多项式模糊模型的USV航迹跟踪控制方法-CN202010676277.1在审
发明人：庹玉龙;王莎莎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多项式模糊模型的USV航迹跟踪控制方法，包括以下步骤：将USV水平面运动模型中的非多项式转化为多项式，得到与所述USV水平面运动模型等效的多项式T‑S模糊模型；以所述多项式T‑S模糊模型为基础，设计一种多项式模糊动态输出反馈控制器来实现对USV速度和位置的控制；判断结合所述多项式模糊动态输出反馈控制器后的所述多项式T‑S模糊模型的稳定性。本发明不依赖于USV模型的先验知识，引入多项式T‑S模糊模型对非线性不确定USV系统等效建模，并在此基础上设计了多项式模糊动态输出反馈控制器，并给出了多项式模糊动态输出反馈控制器的渐近稳定性条件。
一种基于多项式模糊模型 usv 航迹跟踪控制方法

[发明专利]多元分数阶系统的状态空间模型计算方法、系统及设备-CN202111509919.X在审
发明人：赵东东;阎石;孙卫国;周兴文;李艺昌;胡洋 -专利权人：兰州大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种多元分数阶系统的状态空间模型计算方法、系统及设备，多元分数阶系统的状态空间模型计算方法包括：获取多元分数阶系统的有理传递矩阵，根据有理传递矩阵构建多项式传递矩阵；提取多项式传递矩阵的多项式传递向量；根据多项式传递向量构建满足预设条件的有向图；根据有向图、预设构建向量、多项式传递向量、预设第一关系式和预设对应关系确定多项式传递向量对应的第一模型参数；根据第一模型参数、多项式传递矩阵确定多项式传递矩阵对应的第二模型参数；根据第二模型参数、预设运算法则和预设模型关系式确定所述有理传递矩阵对应的状态空间模型。本发明可以生成比现有方法低很多内部维度的状态空间模型。
多元分数系统状态空间模型计算方法设备

[发明专利]神经网络模型的训练方法、调用方法、设备及存储介质-CN202010918143.6有效
发明人：邵俊;张磊;曹新建 -专利权人：深圳索信达数据技术有限公司
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型的训练方法、调用方法、设备及存储介质，该方法包括：获取训练样本数据；将所述训练样本数据多次输入预设的神经网络模型，依次对所述神经网络模型中的每个多项式进行训练，其中，所述神经网络模型包括多个多项式，且所述多个多项式中包括高阶多项式；根据训练后的每个所述多项式，完成所述神经网络模型训练。该神经网络模型兼顾了模型的精度和可解释性。
神经网络模型训练方法调用设备存储介质

[发明专利]一种数字自干扰消除的方法和装置-CN202110172683.9在审
发明人：钱辰;喻斌;邵世海;沈莹;潘文生 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04B15/00 文献下载
摘要：本公开提出了一种数字自干扰消除方法及装置，该方法包括：获得具有记忆性的第二多项式模型，该第二多项式模型是通过去除具有记忆性的第一多项式模型中的高阶项得到的；以及根据该第二多项式模型，执行数字自干扰消除。
一种数字干扰消除方法装置

[发明专利]基于高阶多项式拟合的接收机前置放大器非线性响应建模方法-CN201410403185.0有效
发明人：谭辉;张凯;刘其凤;方重华;张崎 -专利权人：中国舰船研究设计中心
申请日： 2014-08-15 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：基于高阶多项式拟合的接收机前置放大器非线性响应建模方法，采用高阶多项式模型描述接收机前置放大器输出响应与输入信号之间的关系，并将高阶多项式模型中的偶数阶分量经后级滤波电路滤除，通过前置放大器的1dB压缩点和三阶互调点的实测数据求解高阶多项式模型中的各阶系数，以五阶多项式模型为例，其中三阶互调点用于求解多项式模型中的三阶项系数，1dB压缩点用于求解多项式模型中的五阶项系数，进而获得接收机前置放大器输出响应与输入信号之间的数学表达式。本发明建立了可准确描述前置放大器非线性响应特性的高阶多项式模型，准确预测和计算接收机前置放大器在干扰环境下的非线性响应特性。
基于多项式拟合接收机前置放大器非线性响应建模方法

[发明专利]水下地层回淤预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310182969.4在审
发明人：郑顺潮;冉龙建;闫禹;景强;肖雪露;李国红;麦权想;杨小韦;宋小东;曹亦强;代博兰;尹慧;石可艺 -专利权人：港珠澳大桥管理局;武汉船舶通信研究所（中国船舶集团有限公司第七二二研究所）
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：所述方法包括：获取历史水下淤泥层数据；根据历史水下淤泥层数据构建多项式回归模型；获取多项式回归模型的模型误差；若模型误差小于预设误差，则将多项式回归模型作为回淤预测模型；根据回淤预测模型得到预测水下淤泥层数据通过获取收集的历史水下淤泥层数据，并根据历史水下淤泥层数据构建多项式回归模型，并在构建的多项式回归模型的模型误差小于预设误差的情况下，将构建的多项式回归模型作为回淤预测模型，并得到对应的预测水下淤泥层数据
水下地层预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于神经网络的区域加权平均温度信息获取方法-CN201910066790.6有效
发明人：胡伍生;聂檄晨;朱明晨;龙凤阳;李航;何辉明 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：DDA0001955964740000011.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />海拔h和年积日doy的多项式模型，并且获取多项式模型计算值Tm1和多项式模型残差值ΔTm1，多项式模型残差值ΔTm1为多项式模型计算值Tm1与加权平均温度近似真值Tm0的差；S3：建立BP神经网络误差补偿模型，得到多项式模型残差预报值ΔTm2；S4：将多项式模型计算值Tm1与多项式模型残差预报值ΔTm2相加得到融合模型的加权平均温度预测值Tm2，实现对多项式模型的残差补偿。
基于神经网络区域加权平均温度信息获取方法

[发明专利]基于多项式拟合技术的提高光纤陀螺零偏稳定性方法-CN201711074993.7在审
发明人：周海渊;赵李健;刘新明;王前学;杨恒;潘良;徐如祥;黄晓娟;冯小勇 -专利权人：中国人民解放军63686部队
申请日： 2017-11-06 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于一种基于多项式拟合技术的提高光纤陀螺零偏稳定性方法，方法包括以下步骤一是建立多项式拟合补偿模型；二是选取多项式拟合补偿参数。本发明建立一种基于多项式拟合技术的提高光纤陀螺零偏稳定性方法。该方法基于多项式补偿方法，量化了补偿相关参数，解决了光纤陀螺零偏容易受到温度变化影响的难题，降低了温度对光纤陀螺精度的影响。主要内容涉及建立光纤陀螺零偏补偿多项式拟合补偿模型和选取多项式拟合补偿参数两个方面。
基于多项式拟合技术提高光纤陀螺稳定性方法

[发明专利]一种基于间接学习的数字预失真方法及系统-CN202110198111.8在审
发明人：曾志斌;王非非;王剑;李正祥;吕锐 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于间接学习的数字预失真方法及系统，方法包括：获取功率放大器的历史前向基带数据和与所述历史前向基带数据对应的历史反馈基带数据；构建功率放大器的初始记忆多项式模型；所述初始记忆多项式模型包括三个交叉项，所述交叉项为n时刻的前向基带数据与n‑1时刻的前向基带数据的乘积；根据所述历史前向基带数据和所述历史反馈基带数据计算所述初始记忆多项式模型的复系数，得到计算好的记忆多项式模型；根据所述计算好的记忆多项式模型对当前时刻的前向基带数据进行预失真本发明的记忆多项式模型包括三个n时刻的前向基带数据与n‑1时刻的前向基带数据的交叉项，提高了记忆多项式模型的精度，进而提高了数字预失真精度。
一种基于间接学习数字失真方法系统

[发明专利]一种基于BP‑多项式模型融合的区域电离层垂直总电子含量建模方法-CN201710159971.4在审
发明人：胡伍生;韩理想;孙博;张良 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP‑多项式模型融合的区域电离层垂直总电子含量建模方法，包括以下步骤S1获取区域观测点的穿刺点地理经纬度信息和电离层垂直总电子含量信息，并通过将已获取的数据转换获得太阳时角差、地磁纬度和地方时信息；S2构建多项式模型并对电离层垂直总电子含量信息进行建模，获取多项式模型值和相应的模型残差值；S3构建BP神经网络误差补偿模型；S4利用BP神经网络误差补偿模型对多项式模型拟合的电离层垂直总电子含量残差进行预报，从而对多项式模型进行补偿。本发明能够解决传统多项式模型中存在的模型误差问题，提高区域电离层垂直总电子含量建模的精度，并且稳定性好。
一种基于 bp 多项式模型融合区域电离层垂直电子含量建模方法

[发明专利]磁流变减振器复合多项式模型及模型建立方法-CN200810155989.8无效
发明人：姚嘉凌;郑加强;蔡伟义;闵永军 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2008-10-22 - 公布日： 2009-02-25 - 主分类号： F16F9/53 文献下载
摘要：本发明涉及一种磁流变减振器复合多项式模型及模型建立方法，在多项式模型建模过程中，考虑磁流变减振器对于控制电流的饱和特性，拟合多项式系数与电流的关系时，沿电流的增加的方向，划分成未饱和区与饱和区，每个区内多项式系数与电流均为线性关系将振幅和频率引入多项式模型，使模型系数与振幅和频率的乘积构成函数关系。本发明模型能准确模拟磁流变减振器的非线性动态特性，其反模型容易求得，易于实现开环控制，用少量的速度特性试验数据就可辨识模型参数，当频率、振幅或电流发生变化时，模型的参数不用改变而能准确地预测减振器的阻尼力
流变减振器复合多项式模型建立方法

[发明专利]多项式Hough傅里叶变换的高速隐身目标检测方法-CN201510137242.X有效
发明人：吴巍;王国宏;谭顺成;孙进平 -专利权人：中国人民解放军海军航空工程学院
申请日： 2015-03-26 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：针对高速机动隐身目标积累检测中的距离走动和多普勒扩展问题，提供一种多项式Hough傅里叶变换的积累检测方法。首先以较大分辨力建立多个多项式模型，利用提出的多项式Hough傅里叶变换实现参数空间的能量积累，然后根据参数空间能量最大值对应的参数再建立分辨力更高的多个多项式模型，再在小的区域进行高分辨力的多项式Hough本发明通过多项式模型多分辨力的逐层逼近搜索思路，利用提出的多项式Hough傅里叶变换实现目标的积累检测，与传统方法需要大范围多维参数搜索相比，可显著降低计算量、存储量和复杂度，便于工程实现。
多项式 hough 傅里叶变换高速隐身目标检测方法

[发明专利]基于机器学习的工件质量预测模型构建方法及预测方法-CN201911234762.7在审
发明人：段强;孙凯;李锐;金长新 -专利权人：山东浪潮人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的工件质量预测模型构建方法及预测方法，属于工件质量预测领域，要解决的技术问题为如何对给定参数的工件进行质量预测、良品率预测。构建方法，包括如下步骤：采集训练数据；构造至少一个多项式特征，并选取分布差异明显的多项式特征；通过采集的特征以及选取的多项式特征组成训练样本，对构建的预测模型进行参数优化，得到训练后预测模型。预测方法，包括如下步骤：采集测试数据；构造至少一个多项式特征，选取分布差异明显的多项式特征；通过采集的特征以及选取的多项式特征组成测试样本，将测试样本输入训练后预测模型；将概率样本输入异常检测模型，得到处理后概率样本
基于机器学习工件质量预测模型构建方法

[发明专利]基于三次多项式模型的锚杆承载力预测方法-CN201410391795.3有效
发明人：孙晓云;张涛;刘东辉;程久龙 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2014-08-11 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： G01L5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三次多项式模型的锚杆承载力检测方法，其步骤主要包括：（1）建立一个三次多项式模型，用线性回归法求解所述三次多项式模型参数；（2）使用该模型预测锚杆极限位移值S_u和锚杆极限静荷载值P_u；（3）将所得极限位移值S_u与已知的所有实测位移值进行对比，重新确定三次多项式模型；（4）根据所建立的三次多项式模型本发明建立的三次多项式模型模拟精确度和稳定度较高，而且受锚杆P-S曲线的不光滑度影响较小一些，使用范围更广。
基于三次多项式模型承载力预测方法

[发明专利]一种非理想分段多项式信号的欠采样方法-CN201810565714.5有效
发明人：付宁;邓立宝;孙丽雯;黄国兴;乔立岩 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：一种非理想分段多项式信号的欠采样方法，本发明涉及非理想分段多项式信号的欠采样方法。本发明的目的是为了解决现有基于微分Dirac脉冲串提出的理想分段多项式欠采样方法对实际应用中的信号模型匹配度低，导致重构信号参数准确率低的问题。过程为：一，根据待采样的非理想分段多项式信号建立微分VPW脉冲串模型；二，求解非理想分段多项式信号傅里叶系数样本；三，求解微分VPW脉冲串的信号的时延、宽度和幅度参数，重构微分VPW脉冲串在(‑π,π)内的傅里叶系数，重构非理想分段多项式信号在(‑π,π)内的傅里叶系数，重构非理想分段多项式的时域波形。
一种理想分段多项式信号采样方法

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