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[发明专利]一种面向复杂工业过程难测参数的软测量方法-CN201910397985.9在审
发明人：汤健;余刚;赵建军;王猛 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：采用相关系数法对高维原始特征进行线性选择，基于预设定的线性特征选择系数集合得多组线性特征子集；采用互信息法对高维原始特征进行非线性选择，基于预设定的非线性特征选择系数集合获得多组非线性特征子集；分别基于线性与非线性特征子集构建线性子模型和非线性子模型，得到线性特征线性模型、线性特征非线性模型、非线性特征线性模型、非线性特征非线性模型共4类子模型子集；基于优化选择算法和加权算法对上述候选子模型进行选择与合并，获得具有较高泛化性能的难测参数选择性集成软测量模型采用磨矿过程球磨机的高维机械振动频谱数据构建磨机负荷参数软测量模型仿真验证了有效性。
非线性特征线性特征子模型子集高维复杂工业过程非线性模型软测量模型系数集合线性模型原始特征软测量预设定构建球磨机优化选择算法非线性选择选择性集成泛化性能仿真验证互信息法机械振动加权算法磨机负荷磨矿过程频谱数据系数法合并

[发明专利]基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法-CN201410606176.1在审
发明人：海辰光;汤望;郭耀华;郭峻非;樊金磊;叶帅 -专利权人：郑州宇通客车股份有限公司
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法，其特征在于，步骤如下：建立描述悬架刚度特性曲线的悬架迟滞非线性特征模型；将悬架迟滞非线性特征模型带入线性平顺性仿真模型，以替代线性平顺性仿真模型中描述悬架刚度使用的线性系数；进而得到非线性平顺性仿真模型；利用上述非线性平顺性仿真模型进行仿真，输出仿真结果。本发明对悬架特性进行了深入研究，建立悬架的刚度特性曲线，并且进行建模，得到对非线性迟滞特性进行描述的悬架非线性迟滞特性模型，然后将该模型嵌入到对应的线性平顺性仿真模型，形成非线性平顺性仿真模型。
基于车辆平顺非线性仿真模型试验方法

[发明专利]基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置-CN202010395764.0有效
发明人：朱小伶;王亚珅;张熙 -专利权人：中国电子科技集团公司电子科学研究院;北京邮电大学
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置，方法包括：基于群体日均人数的历史数据构建混合模型；基于混合模型对群体的日均到达人数进行预测；其中，混合模型包括基于历史数据中的线性数据部分构建的线性模型，以及基于历史数据中的非线性数据部分构建的非线性模型。根据本发明的基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法，根据群体日均人数的历史数据中的线性数据部分和非线性数据部分，分别构建了线性模型和非线性模型，并将线性模型和非线性模型结合形成混合模型，该混合模型充分融合了线性模型和非线性模型各自的特有优势
基于混合模型群体日均到达人数预测方法装置

[发明专利]非线性系统的建模和补偿方法-CN200510072107.8有效
发明人：邓杰锋;魏海坤 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2005-05-24 - 公布日： 2006-11-29 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种非线性系统的建模和补偿方法，本发明所述方法包括：根据非线性系统的输入和输出，建立该系统的非线性模型，并确定该非线性模型的参数；根据所述建立的非线性模型，建立该非线性模型的逆模型，并确定该逆模型的参数；利用所述建立的非线性模型和逆模型，对所述非线性系统进行补偿。利用本发明所述方法，可以采用级联相关神经网络快速地建立统一的非线性系统的数学模型及其逆模型，并对该非线性系统进行补偿。
非线性系统建模补偿方法

[发明专利]一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法-CN201610299304.1有效
发明人：惠明;张萌;张新刚;李宝磊;海涛 -专利权人：南阳师范学院
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法，将获取的原始基带数据序列和失真基带数据序列分段，第一段原始基带数据序列作为输入数据，第一段失真基带数据序列作为输出数据去训练第一非线性模型，得到第一非线性模型的模型参数，第二段原始基带数据序列作为输入数据，第二段失真基带数据序列作为输出数据去训练第二非线性模型，得到第二非线性模型的模型参数，将第一非线性模型的模型参数赋予第一非线性模型，得到第一子模型；将第二非线性模型的模型参数赋予第二非线性模型，得到第二子模型；验证第一子模型和第二子模型的精度；优点是能够精确建立高场MRI高功率射频功放的非线性模型，准确跟踪高场MRI高功率射频功放的非线性特征。
一种 mri 功率射频功放非线性建模方法

[发明专利]模型训练方法、控制装置及计算机可读存储介质-CN202310808208.5在审
发明人：鲁鑫 -专利权人：北京宏瓴科技发展有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体提供一种模型训练方法、控制装置及计算机可读存储介质，旨在解决在确保模型快速迁移的前提下，如何确保模型的评估效果的问题。为此目的，本发明获取训练好的第一线性模型，基于第一线性模型来创建第二线性模型，其中第二线性模型的特征维度大于第一线性模型的特征维度。对训练第一线性模型的第一数据集进行特征填充，应用填充后第一数据集和第二数据集对第二线性模型进行训练，获得训练好的第二线性模型。能够基于第一线性模型进行快速迁移，且第二线性模型在获得第一线性模型的基础上，使用了包含更多特征字段数的数据集进行训练，能够实现更高特征维度的性能。
模型训练方法控制装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种平面电机非线性模型的构建方法-CN202010243219.X有效
发明人：黄苏丹;胡智勇;曹广忠;陈龙;孙俊缔;敬刚;刘岩 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种平面电机非线性模型的构建方法，所述方法建立平面电机非线性动态模型，并基于所述平面电机非线性动态模型建立神经网络模型；基于预设训练样本集对所述神经网络模型进行训练；将训练后的神经网络模型的模型参数作为所述平面电机非线性动态模型的模型参数，以得到平面电机非线性动态模型。本发明中平面电机模型为非线性动态模型，反映了平面电机的非线性动力学特性，模型精度高；通过神经网络模型对所述平面电机非线性模型的模型参数进行求解，提高了模型可信度，使得可用于平面电机的控制器，以提高平面电机位置控制的精确性
一种平面电机非线性模型构建方法

[发明专利]一种信道估计方法及终端-CN201710636635.4在审
发明人：李臣阳 -专利权人：深圳市金立通信设备有限公司
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种信道估计方法及终端，其中方法包括根据接收到的导频信号构建向量形式的信道估计模型；构建所述信道估计模型对应的信道矩阵线性模型；构建所述信道矩阵线性模型对应的信道矩阵线性迭代模型；根据所述信道矩阵线性模型以及所述信道矩阵线性迭代模型，计算所述信道矩阵线性模型对应的剩余向量矩阵的精度值；若所述信道矩阵线性模型对应的剩余向量矩阵的精度值小于预设精度阈值，则将所述信道矩阵线性模型的解输入所述信道估计模型信道矩阵线性迭代模型，计算信道估计结果本发明实施例通过对信道协方差矩阵求逆过程转换为对信道矩阵线性模型进行求解，从而降低信道估算的计算复杂度。
一种信道估计方法终端

[发明专利]光刻机硅片对准信号的处理方法-CN200910055927.4有效
发明人：陈延太;宋海军;李运锋 -专利权人：上海微电子装备有限公司
申请日： 2009-08-05 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种光刻机硅片对准信号的处理方法，包括如下步骤：设定处理该光刻机硅片对准信号所采用的非线性模型；对该光刻机硅片进行对准扫描，获取位置采样数据和光强采样数据；对该位置采样数据和光强采样数据进行实时累加处理，获取累加系数；根据包含暗电流、正弦系数和余弦系数的线性模型确定该非线性模型的非线性参数初值；根据该累加系数和非线性参数获取该非线性模型的线性参数；根据该累加系数和该非线性模型的线性参数获取该非线性参数的迭代增量；根据该迭代增量更新该非线性模型的非线性参数；判断该迭代增量是否满足精度要求，从而确定该非线性模型的最终线性参数和最终非线性参数。
光刻硅片对准信号处理方法

[发明专利]基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位船分级状态估计方法-CN202010201392.3有效
发明人：焦玉召;娄泰山;赵红梅;王晓雷 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法，其步骤为：首先，将非线性耦合系统模型转化为线性分级模型和非线性分级模型，并利用一级扩展卡尔曼滤波对前一时刻状态估计值分别进行基于线性分级模型和非线性分级模型的预测，得到线性状态分量估计值；其次，利用线性状态分量估计值对非线性分级模型进行反馈，得到非线性预测模型；最后，利用二级扩展卡尔曼滤波对线性状态分量估计值进行基于非线性预测模型的预测，得到非线性状态分量估计值本发明提出的分级状态估计方法，提高了系统状态估计的精度，降低了估计过程的计算维度，适用于高维、线性状态可解耦的耦合复杂系统状态估计。
基于模型预测扩展卡尔滤波动力定位分级状态估计方法

[发明专利]基于Hammerstein模型的CSTR反应器控制方法和装置-CN202210474361.4在审
发明人：李峰;朱鑫健;俞洋 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Hammerstein模型的CSTR反应器控制方法和装置，其中，所述方法包括以下步骤：构建CSTR反应器的Hammerstein模型，其中，Hammerstein模型包括静态非线性模块和动态线性模块；辨识Hammerstein模型中静态非线性模块和动态线性模块的参数；利用辨识后的Hammerstein模型中静态非线性模块的可逆原理得到CSTR反应器的线性控制模型；根据CSTR反应器的线性控制模型控制本发明采用组合信号源实现Hammerstein模型的静态非线性模块和动态线性模块的参数分离，不仅简化参数辨识过程，还降低了计算难度，并且利用Hammerstein模型的特殊结构将CSTR反应器的非线性控制问题转化为线性控制问题
基于 hammerstein 模型 cstr 反应器控制方法装置

[发明专利]一种演化不可压缩流体模型非线性波的方法、装置及设备-CN202210018277.1在审
发明人：吴宝玉;姚若侠 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种演化不可压缩流体模型非线性波的方法、装置及设备，包括：获取描述不可压缩流体的非线性模型；根据势函数变换和描述不可压缩流体的非线性模型，构建描述不可压缩流体的非线性模型的双线性形式，双线性形式中包括辅助函数；对描述不可压缩流体的非线性模型的双线性形式中的辅助函数进行构造；根据构造的辅助函数、势函数变换以及双线性形式，得到一系列不可压缩流体模型非线性波。本发明目的在于使用一种高效、计算量小的方法获得非线性模型不同类型的非线性波解，丰富领域内已有非线性波的种类，并将该方法应用于一个不可压缩流体模型，可视化该流体模型非线性波的演化过程。
一种演化不可压缩流体模型非线性方法装置设备

[发明专利]基于分段线性EH模型的WPC系统功率和时间的分配方法-CN201611056348.8有效
发明人：赵力强;施丽琴;梁凯 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明根据实际的能量获取电路的输入输出关系，提出了一个改进的非线性能量转换模型——分段线性EH模型，通过与实验数据比较，证实该分段线性EH模型比传统的线性EH模型和已有的非线性EH模型更加精确，能够更加准确的模拟实际EH电路，因此，基于该分段线性EH模型设计的功率和时间的分配方法能够避免由于模型不正确所带来的资源错配问题，从而进一步提高系统的性能；此外，与已有的非线性EH模型相比，本发明提出的分段线性EH模型复杂度更低，因此，将该分段线性EH模型应用到现有的资源分配算法中能够大大降低算法的复杂度。
基于分段线性 eh 模型 wpc 系统功率时间分配方法

[发明专利]线性模型预测方法、装置、编码器及存储装置-CN201910775848.4有效
发明人：曾飞洋;江东;林聚财;殷俊;方诚 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种线性模型预测方法、装置、编码器及存储装置。该线性模型预测方法包括：将当前编码块划分为至少两个子块；分别为每个子块构建线性模型，线性模型的参数是利用子块及其子参考块的相邻重建像素的像素值计算得到的；分别利用线性模型对子块进行预测得到子块的线性模型预测值通过上述方式，本发明能够提高线性模型预测的准确度。
线性模型预测方法装置编码器存储

[发明专利]集成线性/非线性混合过程控制器-CN201280037047.4有效
发明人： W·麦克阿瑟;R·斯里尼瓦桑;S·哈利霍尔;M·M·甘达帕;S·K·戴夫;S·盖夸德;S·K·达什 -专利权人：霍尼韦尔国际公司
申请日： 2012-07-23 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：一种用于控制物理过程的模型预测控制器(MPC)(100)包括非线性控制部(110)和线性控制部(118)，所述非线性控制部(110)包括存储有非线性(NL)模型的存储器(112)，所述存储器(112)耦合到提供至少一个线性化模型的线性化电路(114)，所述线性控制部(118)包括存储有线性模型的存储器(122)。控制器引擎(140)被耦合为接收线性化模型和线性模型这两者。所述MPC包括切换器(125)，其在一个位置时使控制器引擎利用线性模型在线性模式中操作以实现线性过程控制，而在另一个位置时使控制器引擎利用线性化模型在NL模式中操作以实现NL过程控制。所述切换器能够是自动切换器，其被配置用于在线性过程控制和NL过程控制之间自动地切换。
集成线性非线性混合过程控制器

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