時(shí)變

n 就已提出參數(shù)時(shí)變的copula 函數(shù)[13]，其構(gòu)造原理類似于一個(gè)ARMA (1， 10)過(guò)程。 近幾年，時(shí)變copula 函數(shù)因其相關(guān)參數(shù)時(shí)變的特點(diǎn)，在氣象、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域取得了較好發(fā)展[14-16]。針對(duì)現(xiàn)有的肌間耦合分析方法存在的不足，筆者提出了一種利用時(shí)變copula 函數(shù)估計(jì)互信息的新方法，定量研究了不同特征頻段的肌間耦合關(guān)系，并在Ninapro DB4 公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試和分析，為進(jìn)一步探索上肢運(yùn)動(dòng)功能障礙的產(chǎn)生機(jī)理以及運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)評(píng)估，提

更一般地考慮非等時(shí)變分，并用廣義變分符號(hào)Δ代替等時(shí)變分符號(hào)δ，則上述關(guān)系變化為[1](2)因?yàn)樽钚∽饔昧吭硎且粋€(gè)物理要求，而等時(shí)變分是一個(gè)數(shù)學(xué)處理方式，所以可以預(yù)期如果使用非等時(shí)變分應(yīng)該得到同樣的動(dòng)力學(xué)方程.下面我們通過(guò)計(jì)算驗(yàn)證這一點(diǎn).1 非等時(shí)變分與微分關(guān)系對(duì)一般函數(shù)q(p,t),當(dāng)取等時(shí)變分時(shí)，即δt=0，有(3)當(dāng)取非等時(shí)變分時(shí)，即δt≠0，對(duì)函數(shù)q(p,t)變分得到(4)式(4)兩邊分別對(duì)t求微商，得(5)(6)(7)如果q僅是時(shí)間t的函數(shù)，化簡(jiǎn)

241000)時(shí)變系統(tǒng)在自然界與工程界中廣泛存在，需要建立時(shí)變的系統(tǒng)模型，并分析其性質(zhì)特征。時(shí)變系統(tǒng)的穩(wěn)定性研究受到了專家學(xué)者們的廣泛關(guān)注。由于系統(tǒng)的時(shí)變特征導(dǎo)致現(xiàn)有文獻(xiàn)中時(shí)不變系統(tǒng)穩(wěn)定性的相關(guān)研究方法不能被應(yīng)用到時(shí)變系統(tǒng)上來(lái),這給時(shí)變系統(tǒng)穩(wěn)定性的研究帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。近年來(lái),線性時(shí)變系統(tǒng)的穩(wěn)定性與穩(wěn)定化研究取得了一定的進(jìn)展，例如：Zhou[1]給出了線性時(shí)變系統(tǒng)漸近穩(wěn)定性、指數(shù)穩(wěn)定性和一致指數(shù)穩(wěn)定性的充要條件。Yu[2]等總結(jié)了研究時(shí)變系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)

響，地震子波具有時(shí)變和空變特征，因此，地震記錄具有非平穩(wěn)性，采用平穩(wěn)褶積模型無(wú)法準(zhǔn)確表達(dá)非平穩(wěn)地震信號(hào)。為解決此問(wèn)題，Clarke[7]提出了非平穩(wěn)褶積模型，并發(fā)展了一種基于最優(yōu)維納濾波的時(shí)域非平穩(wěn)反褶積方法。之后，學(xué)者們基于非平穩(wěn)褶積模型研究了不同的反射系數(shù)反演方法，這些方法在實(shí)際地震資料的反演處理中取得了較好的應(yīng)用效果[8-12]。Margrave等[13]提出了Gabor域的反褶積方法，其通過(guò)在Gabor域估計(jì)震源子波和衰減函數(shù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)時(shí)變反褶積處理

流量計(jì)的流體具有時(shí)變流、兩相流等特點(diǎn),科氏流量計(jì)信號(hào)為時(shí)變信號(hào),其頻率和相位差會(huì)隨著流量和流體的不同而發(fā)生變化[1,2]。因此,科氏流量計(jì)的高精度測(cè)量對(duì)時(shí)變信號(hào)相位差的估計(jì)精度提出較高要求。目前,應(yīng)用于科氏流量計(jì)信號(hào)的相位差估計(jì)方法較多,主要有互相關(guān)方法[3,4]、Hilbert變換(Hilbert transform,HT)方法[5,6]、正交時(shí)延估計(jì)方法[7]、正交解調(diào)方法[8,9]、頻譜分析方法[10,11]等?；ハ嚓P(guān)方法通過(guò)兩路采樣信號(hào)的互相關(guān)和自

改變： 一般現(xiàn)在時(shí)變一般過(guò)去時(shí)；一般將來(lái)時(shí)變過(guò)去將來(lái)時(shí)；現(xiàn)在進(jìn)行時(shí)變過(guò)去進(jìn)行時(shí)；現(xiàn)在完成時(shí)變成過(guò)去完成時(shí)；一般過(guò)去時(shí)變成過(guò)去完成時(shí)；但一般過(guò)去時(shí)如與一個(gè)具體的過(guò)去時(shí)間連用，則時(shí)態(tài)不變。如：He says, “I am not from the USA.”→He says that he is not from the USA.Mr smith said to his girl friend,“ I haven’t seen you for a long t

，稱為X上的一個(gè)時(shí)變映射族，(X,d,F)為非自治離散動(dòng)力系統(tǒng),簡(jiǎn)稱(X,F)非自治離散動(dòng)力系統(tǒng)。定義3[13]設(shè)(X,F)為非自治離散動(dòng)力系統(tǒng)，為X上的一個(gè)時(shí)變映射族，x∈X。 若存在正整數(shù)m∈N+使得Fm(x)=x，則稱點(diǎn)x為F的周期點(diǎn)。F周期點(diǎn)組成的集合記為P(F)。定義4[13]設(shè)(X,F)和(Y,G)為非自治離散動(dòng)力系統(tǒng)和分別為X和Y上的時(shí)變映射族。若存在同胚映射h：X→Y使得對(duì)任意的自然數(shù)k均有g(shù)k?h=h?fk，則稱與關(guān)于h拓?fù)涔曹?。下面參?/div>

浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2019年3期2019-08-05

要。對(duì)于柔性機(jī)構(gòu)時(shí)變可靠性分析問(wèn)題，傳統(tǒng)且有效的方法是利用經(jīng)典的結(jié)構(gòu)時(shí)變可靠性理論建立極限狀態(tài)函數(shù)，采用Monte Carlo仿真分析(MCS) 、解析法[3]或上穿率法[4]。然而，由于其系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程的非線性、耦合、時(shí)變特征，一次模型的計(jì)算量通常是相當(dāng)高的，采用MCS法計(jì)算效率會(huì)很低。而且極限狀態(tài)函數(shù)在非線性影響下難以顯示化表達(dá)，使得解析法和上穿率法也難以實(shí)施[5]。因此，一些學(xué)者開始研究基于代理模型的柔性機(jī)構(gòu)時(shí)變可靠性分析技術(shù)，并取得了一定的成果，例

發(fā)生變化，結(jié)構(gòu)是時(shí)變系統(tǒng)。楊武等[1]提出一種前后向泛函向量時(shí)變自回歸滑動(dòng)平均(FS-VTARMA) 時(shí)間序列模型聯(lián)合估計(jì)的模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法。周思達(dá)等[2]提出了基于矩陣分式多項(xiàng)式模型的時(shí)頻域線性時(shí)變結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)最小二乘辨識(shí)方法。于開平等[3]提出了一種改進(jìn)的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)步驟,然后將改進(jìn)步驟做為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法用于基于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí)。對(duì)于時(shí)變物理參數(shù)識(shí)別問(wèn)題，李會(huì)娜等[4]提出了一種基于隨機(jī)激勵(lì)響應(yīng)信號(hào)的子空間法識(shí)別時(shí)變

性系統(tǒng)可分為線性時(shí)變系統(tǒng)和線性時(shí)不變系統(tǒng)。然而，連續(xù)時(shí)間線性系統(tǒng)的時(shí)域分析都局限于介紹線性時(shí)不變系統(tǒng)的分析方法。原因有兩點(diǎn)，一是并非所有描述線性時(shí)變系統(tǒng)的線性變系數(shù)微分方程都有解；二是即使描述線性時(shí)變系統(tǒng)的線性變系數(shù)微分方程有解，也難以找出系統(tǒng)全響應(yīng)的通解公式。本文在文獻(xiàn)[3]的基礎(chǔ)上，研究了一階線性時(shí)變系統(tǒng)的時(shí)域分析問(wèn)題，采用降階解法給出了一類可解的二階線性時(shí)變系統(tǒng)全響應(yīng)的通解公式，解決了一類可解的高階線性時(shí)變系統(tǒng)全響應(yīng)的時(shí)域求解問(wèn)題。1 一階線性時(shí)變系

6-8]提出采用時(shí)變功率譜和隨機(jī)相位譜來(lái)實(shí)現(xiàn)地震動(dòng)的時(shí)頻非平穩(wěn)，該方法簡(jiǎn)便，具有很好的工程適用性，但由于其是基于日本強(qiáng)震記錄得出的公式、衰減規(guī)律，故需要進(jìn)一步研究其是否適用于爆炸震動(dòng)的模擬。筆者根據(jù)爆炸地震動(dòng)時(shí)變功率譜的特性變化規(guī)律，在H. KAMEDA，M. SUGITO等研究的基礎(chǔ)上，采用Kameda時(shí)變功率譜進(jìn)行爆炸地震動(dòng)擬合，并選取實(shí)際爆炸震動(dòng)記錄進(jìn)行了驗(yàn)證分析，從而通過(guò)時(shí)變功率譜模型實(shí)現(xiàn)時(shí)頻非平穩(wěn)爆炸地震動(dòng)的擬合。1 Kameda時(shí)變功率譜模型1

摘要 本文探討了時(shí)變無(wú)向網(wǎng)絡(luò)達(dá)到狀態(tài)一致過(guò)程中的收斂速率問(wèn)題.首先基于一般的時(shí)變無(wú)向網(wǎng)絡(luò)展開研究，證明了其收斂速率隨耦合權(quán)重的增加而提高.同時(shí)，給出了收斂速率的明確下界，并指出這個(gè)下界是耦合權(quán)重的線性函數(shù).基于這些結(jié)論，本文研究了帶符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的收斂速率問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)只要帶有正權(quán)值的邊具有（δ，T）連通性，就可以增大這些邊的權(quán)重而保持其余邊（帶有負(fù)權(quán)值）不變，使一致性以指數(shù)的速率達(dá)到.本文的證明過(guò)程主要基于完全一致可觀這一概念.另外，本文也得到了這樣的結(jié)論：一致性

，提出了一種基于時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率法，根據(jù)總誤差增減變化趨勢(shì)以及不同的改變來(lái)調(diào)整適應(yīng)率；然后根據(jù)正向和反向的計(jì)算來(lái)校正各層的權(quán)重。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的時(shí)變網(wǎng)絡(luò)相比，基于傳播時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)流量預(yù)測(cè)算法在預(yù)測(cè)結(jié)果中具有更好的性能，并具有較小的誤差。引言傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量模型對(duì)數(shù)據(jù)中存在的大量冗余屬性和噪聲數(shù)據(jù)處理并不到位，使得模型系統(tǒng)存在占用資源多，運(yùn)行效率不高等缺點(diǎn)。因此需要研究出能對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行約減，同時(shí)保證較高精度的流量模

的影響具有很強(qiáng)的時(shí)變特征，影響的方向和大小隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控力度不同而不同，且短期效應(yīng)顯著;市場(chǎng)信心的傳導(dǎo)渠道能夠解釋貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的時(shí)變效應(yīng)，但是呈現(xiàn)出明顯的非對(duì)稱性，企業(yè)家信心在傳導(dǎo)渠道中產(chǎn)生的作用要大于消費(fèi)者信心。關(guān)鍵詞：貨幣政策;市場(chǎng)信心;房地產(chǎn)價(jià)格;時(shí)變中圖分類號(hào)：F820.1? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1674-2265（2018）12-0016-07DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.

了一種改進(jìn)的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型（linear time varying model predictive control），當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)行于濕滑路面時(shí)這種模型可以對(duì)汽車轉(zhuǎn)向盤進(jìn)行控制?？刂颇Ｐ涂梢愿鶕?jù)保證車輛在最高可能的行駛速度下，依然可以沿著預(yù)定的軌跡行駛來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)的。在這種線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型中，在采樣瞬間非線性模型可以被成功線性化。已存在的線性時(shí)變控制模型（LTVMPC）主要用來(lái)進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車的轉(zhuǎn)向控制。已存在的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型（LTVM

61021)求解時(shí)變線性不等式離散算法的設(shè)計(jì)與分析郭東生， 徐鳳(華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 福建 廈門 361021)提出一種用于求解時(shí)變線性不等式的數(shù)值算法.通過(guò)引入一個(gè)時(shí)變向量(其每個(gè)元素都大于或等于零)，將時(shí)變線性不等式轉(zhuǎn)化為一個(gè)時(shí)變矩陣向量方程，并給出用于求解該方程的連續(xù)時(shí)間模型(即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)).采用歐拉差分公式將其離散化，推導(dǎo)得到相應(yīng)的離散算法，并通過(guò)理論分析和數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該離散算法的有效性.結(jié)果表明：所提出的離散算法的穩(wěn)態(tài)誤差(SSRE)具

，因此研究沉降的時(shí)變特性是有重要意義的。本文以一座兩跨連續(xù)梁為例，進(jìn)行考慮沉降時(shí)變特性和不考慮沉降時(shí)變特性的結(jié)構(gòu)內(nèi)力的理論上的推導(dǎo)，對(duì)沉降和收縮徐變耦合作用下的結(jié)構(gòu)受力性能進(jìn)行研究分析，并提出對(duì)基礎(chǔ)不均勻沉降作用的折減系數(shù)。沉降；徐變；耦合；理論推導(dǎo)；受力性能；影響因素0 前言橋梁結(jié)構(gòu)由于上部結(jié)構(gòu)、橋梁墩柱以及承臺(tái)等的存在，對(duì)土?xí)a(chǎn)生附加壓力，造成一定數(shù)值的沉降，這在橋梁設(shè)計(jì)中體現(xiàn)為基礎(chǔ)變位作用。在橋梁設(shè)計(jì)中，一般認(rèn)為基礎(chǔ)變位是瞬時(shí)發(fā)生的。對(duì)于砂性土而言，

楊宗長(zhǎng)?時(shí)變線性系統(tǒng)的系統(tǒng)建模與虛擬仿真教學(xué)楊宗長(zhǎng)[1]（湖南科技大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201）時(shí)變線性系統(tǒng)是信息處理相關(guān)課程教學(xué)的擴(kuò)展內(nèi)容，而其解往往不能寫成解析解的形式，因而其數(shù)值解法是教學(xué)與科研中的一個(gè)基本問(wèn)題．利用狀態(tài)空間分析法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)變線性系統(tǒng)的系統(tǒng)建模，利用計(jì)算機(jī)虛擬仿真技術(shù)，可直觀便捷地完成系統(tǒng)的虛擬仿真并得到其系統(tǒng)響應(yīng)的數(shù)值解．在Matlab/Simulink圖形交互式之虛擬仿真環(huán)境中，進(jìn)行了時(shí)變線性系統(tǒng)的系統(tǒng)建模

擾動(dòng)的不確定隨機(jī)時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的魯棒鎮(zhèn)定李伯忍 （東莞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東東莞523808）本文研究了具有非線性擾動(dòng)的不確定隨機(jī)時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的魯棒鎮(zhèn)定的問(wèn)題.構(gòu)造了適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函并利用自由權(quán)矩陣方法，借助于線性矩陣不等式（LMI）技術(shù)，設(shè)計(jì)了一個(gè)無(wú)記憶狀態(tài)反饋控制器，并獲得了不確定隨機(jī)時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的時(shí)滯依賴魯棒鎮(zhèn)定判據(jù).數(shù)值例子及其仿真曲線表明所提出的理論結(jié)果是有效的.自由權(quán)矩陣；非線性擾動(dòng)；時(shí)變時(shí)滯；反饋控制MR（20

092)?非線性時(shí)變結(jié)構(gòu)隨機(jī)地震響應(yīng)最優(yōu)多項(xiàng)式控制彭勇波， 李杰(同濟(jì)大學(xué) 土木工程防災(zāi)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200092)摘要：以隨機(jī)地震動(dòng)作用下具有Bouc-Wen滯回特性的非線性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)為受控對(duì)象，開展了最優(yōu)多項(xiàng)式控制算法研究：包括系統(tǒng)矩陣中Maclaurin展開取初始零值衍生的具有時(shí)不變?cè)鲆婢仃嚨目刂坡?，和系統(tǒng)矩陣中Maclaurin一階展開衍生的具有時(shí)變增益矩陣的控制律。研究表明，受控結(jié)構(gòu)層間位移響應(yīng)的變異性明顯降低，結(jié)構(gòu)的安全性顯著提高。同時(shí)，基

0)?帶時(shí)間窗的時(shí)變多目標(biāo)危險(xiǎn)化學(xué)品道路運(yùn)輸路徑優(yōu)化朱婷1， 王旭磊2， 趙來(lái)軍1(1 上海交通大學(xué) 中美物流研究院，上海 200030; 2青島農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山東 青島 266000)摘要：研究了危險(xiǎn)化學(xué)品道路運(yùn)輸路徑優(yōu)化(VRP)問(wèn)題，考慮了該問(wèn)題的3個(gè)方面：1)路徑選擇涉及運(yùn)輸時(shí)間與運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)目標(biāo)；2)運(yùn)輸時(shí)間與風(fēng)險(xiǎn)具有時(shí)變特性；3)道路節(jié)點(diǎn)的服務(wù)時(shí)間窗限制。本文以運(yùn)輸時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn)為多目標(biāo)，綜合考慮以上約束，建立了該問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型并設(shè)計(jì)了

頻率選擇性; 時(shí)變; 自適應(yīng); 低秩; AIC準(zhǔn)則由于無(wú)線通信環(huán)境中信道受到多徑和多普勒頻移的影響，在針對(duì)正交頻分復(fù)用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)系統(tǒng)中，接收端無(wú)法準(zhǔn)確進(jìn)行相干檢測(cè).因此，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的信道估計(jì)是必要的.針對(duì)傳統(tǒng)的信道估計(jì)中存在運(yùn)算復(fù)雜度高的問(wèn)題，Ozdemir等[1]提出LMMSE(linear minimum mean square error)信道估計(jì)算法，對(duì)傳統(tǒng)MM

主要研究在實(shí)時(shí)/時(shí)變的復(fù)雜道路狀況下，非常規(guī)突發(fā)事件發(fā)生后多救援點(diǎn)實(shí)施的應(yīng)急救援物資輸送的路徑優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)遺傳算法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整達(dá)到求解最短路的目的，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)急救援物資路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化，為救援團(tuán)隊(duì)提供準(zhǔn)確、及時(shí)、可視化的救援方案，提升救援效率。關(guān)鍵詞:應(yīng)急救援；物資輸送；實(shí)時(shí)；時(shí)變；路徑優(yōu)化；改進(jìn)遺傳算法；安全庫(kù)存非常規(guī)突發(fā)事件是指突發(fā)性的、不可預(yù)知的事件，往往造成嚴(yán)重的損失，不僅僅是財(cái)產(chǎn)損失，更有大量的人員傷亡。應(yīng)對(duì)非常規(guī)突發(fā)事件是一項(xiàng)需要及時(shí)制定計(jì)

TON 首先提出時(shí)變Copula 模型，該模型利用類似ARMA(1，10)的模型描述了二元正態(tài)Copula 模型的參數(shù)隨時(shí)間的演變過(guò)程［1］。在PATTON 的基礎(chǔ)上，韋艷華等建立了Copula－GARCH 模型［2］，比較了常相關(guān)、時(shí)變相關(guān)的二元正態(tài)Copula 模型，其結(jié)果表明金融時(shí)間序列具有明顯的時(shí)變性。龔金國(guó)等采用經(jīng)驗(yàn)分布－局部極大似然估計(jì)法，估計(jì)了時(shí)變Copula 模型的參數(shù)，并用廣義偽對(duì)數(shù)似然函數(shù)檢驗(yàn)其時(shí)變性，證實(shí)了該方法的優(yōu)越性和穩(wěn)健性［3］

［1-2］，但對(duì)時(shí)變離散系統(tǒng)的混沌研究成果仍較少. 時(shí)變離散時(shí)空系統(tǒng)含有無(wú)限多個(gè)初始參數(shù)，當(dāng)它被用于保密通信中時(shí)，這些參數(shù)可保證保密系統(tǒng)有足夠多的密鑰數(shù)量，因而可克服低維混沌系統(tǒng)含有較少參數(shù)的缺點(diǎn). 可見，將時(shí)變離散時(shí)空混沌系統(tǒng)研究用于保密通信設(shè)計(jì)具有巨大的潛在價(jià)值.本研究討論的時(shí)變離散時(shí)空系統(tǒng)為其中，k ∈N1= {1，2，…};m，n ∈N0= {0，1，…}，m 是時(shí)間變量;n 是空間位置變量;I 是R 的一個(gè)有界子集，f:N0× Ik+1→I 是實(shí)

巖，劉玉忠.具有時(shí)變時(shí)滯不確定切換系統(tǒng)的魯棒鎮(zhèn)定［J］.沈陽(yáng)師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，29（2）：142－145.［4］LI Hongyi，WANG Chuan，SHI Peng，et al.New passivity results for uncertain discrete－time stochastic neural networks with mixed time delays［J］.Neurocomputing，2010，73（16／

，稀疏信號(hào)通常是時(shí)變的，因此稀疏時(shí)變信號(hào)的CS理論研究受到了人們的關(guān)注。稀疏時(shí)變信號(hào)是指信號(hào)展開系數(shù)時(shí)變的稀疏信號(hào)[4]，系數(shù)時(shí)變有稀疏位置和幅度兩種時(shí)變的可能。對(duì)稀疏位置已知而僅幅度時(shí)變時(shí)的信號(hào)，稀疏時(shí)變信號(hào)退化為一般時(shí)變信號(hào)，可采用最小均方(LMS)算法或遞歸最小二乘(RLS)算法估計(jì)時(shí)變的幅度，因此稀疏時(shí)變信號(hào)的CS主要針對(duì)稀疏位置時(shí)變信號(hào)的研究。在過(guò)去的幾年里，針對(duì)稀疏時(shí)變的CS，人們提出了塊處理和序處理兩類算法[4-7]。塊處理算法假設(shè)在一段時(shí)間

16605）區(qū)間時(shí)變時(shí)滯線性系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性的新判據(jù)張濤，王娟，孫進(jìn)生（大連民族學(xué)院機(jī)電信息工程學(xué)院，遼寧大連 116605）研究了一類具有區(qū)間時(shí)變時(shí)滯線性不確定系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性問(wèn)題。通過(guò)構(gòu)造合理的李雅普諾夫函數(shù)，并且使用輔助變量以及廣義狀態(tài)法，得出了區(qū)間時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的時(shí)滯相關(guān)魯棒穩(wěn)定性新判據(jù)。同現(xiàn)有方法不同，該方法由于沒(méi)有對(duì)時(shí)滯參數(shù)導(dǎo)數(shù)的限制，可以用于快時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)。數(shù)值算例表明了方法的有效性。區(qū)間時(shí)變時(shí)滯;魯棒穩(wěn)定;輔助變量;廣義狀態(tài)時(shí)滯特性是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)

安舒之道，道家“時(shí)變”與舍己從人的原則，以及“所以一陰一陽(yáng)，道也"與以拳悟道的關(guān)系，探究理學(xué)思想、道家思想在拳論拳理的上的體現(xiàn)。力圖在當(dāng)時(shí)社會(huì)文化的背景下對(duì)《太極拳論》做出解讀。關(guān)鍵詞：太極；太極拳；時(shí)中；時(shí)變；陰陽(yáng)中圖分類號(hào)：G80文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-3612(2008)04-0453-03《太極拳論》為王宗岳所作。本文認(rèn)為，太極拳論中所體現(xiàn)出的哲學(xué)思想深受當(dāng)時(shí)程朱理學(xué)的影響，太極拳論是傳統(tǒng)文化中儒道合流的產(chǎn)物。1無(wú)極而太極的宇宙生成論與太