模糊PID和Hopfield神经网络在矿井通风系统中的应用

针对传统的PID控制或者单一的模糊控制无法准确控制矿井通风系统风量的问题,提出了一种采用模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器对矿井通风机的转速、风门、风量进行控制的方法。该方法利用模糊控制器对PID参数进行实时修正,并结合Hopfield神经网络的联想记忆功能和反馈调节特性,实现矿井通风机风量的快速、稳定输出。仿真与实验结果表明,模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器可以准确控制矿井通风机的转速和风量,实现通风系统的稳定输出。     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

基于在线智能优化PI控制器的电动加载系统控制方法

为抑制电动加载系统在加载的过程中受到承载系统主动运动带来的多余力矩的干扰,而经典的PI控制难以满足控制的准确性、快速性的需求,提出了基于Hopfield神经网络在线优化PI控制。研究了电动加载系统工作原理并采用机理法建立了电动加载系统的数学模型,利用Hopfield网络能够寻优的特性优化PI参数,通过选取合适的能量函数,网络从初始状态经过有限次网络反馈与迭代计算过程向着能量极小点演变,此时Hopfield神经网络趋于稳定,其输出即为最优的PI控制参数。仿真结果表明该控制方法能够更好地抑制多余力矩,加载精度高。     

Hopfield神经网络在机组组合问题中的应用

提出利用多层Hopfield神经网络求解机组组合优化问题。通过构造合适的能量函数使得单层Hopfield神经网络可以解决某一时刻的机组出力问题,与之相对应的多层神经网络可以解决任意时间段的机组出力问题。多层Hopfield神经网络的层数由所需求解问题的时间段确定。给出单层及多层神经网络的能量函数及求解算法,能量函数考虑到机组升降功率和出力上下限的约束。通过对已有文献的算例进行计算比对,所得结果和遗传算法基本一致,但Hopfield神经网络通过解微分方程组来确定最优解,计算时间相对较少。     

脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计

研究了脉冲Hopfield神经网络在Hopfield意义下的鲁棒稳定性. 通过应用Lyapunov函数法和Riccati不等式方法, 得到了脉冲Hopfield神经网络鲁棒稳定和鲁棒渐近稳定的充分条件, 在此基础上, 设计出了易于实施的脉冲控制器来镇定Hopfield神经网络. 最后, 给出了例子.     

基于Hopfield网络的PID在直流伺服电机中的应用

针对直流伺服电机的非线性和时变性因素,本文结合传统PID控制器特点,介绍了一种基于Hopfield神经网络PID控制方法。该方法利用Hopfield神经网络的自学习能力,经过有限次的训练可以得到了PID控制器所需要的最优参数。采用Matlab软件对构造的系统模型进行了仿真和跟踪实验。实验表明这种方法既简化了经典控制PID参数整定,同时使系统具较好的实时性、稳定性和跟踪性,控制效果比较理想。     

神经网络在汽车牌照字符识别中的应用

分析了反传学习神经网络和Hopfield神经网络的基本原理,探讨了神经网络在汽车牌照字符识别中的应用.结合神经网络和汽车牌照的特点,研究了学习速率,误差精度与隐含层节点数之间的关系,最终提出了一种Hopfield神经网络和反传学习神经网络相结合用于汽车牌照字符识别的方案.Matlab仿真结果表明,所设计的汽车牌照字符识别系统可以获得较为满意的高分辨率.     

用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题

多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法.提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引?入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值.实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能.     

Hopfield网络的全局指数稳定性

在研究Hopfield神经网络时通常都假设输出响应函数是光滑的增函数.但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数.因此,本文将通常论文中Hopfield神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足L ipschitz条件.通过引入Lyapunov函数的方法,证明了Hopfield神经网络全局指数收敛的一个充分性定理.并且由此定理获得该类网络全局指数稳定的几个判据.这定理与判据是近期相应文献主要结果的极大改进.     

环状脉冲控制下的多个混沌系统同步

针对多个混沌系统同步问题, 提出了一种基于脉冲控制理论环状控制方法. 利用微分算子中值定理和矩阵运算, 通过Gronwall不等式和跳跃的脉冲响应设计控制器, 从而推导出了环状脉冲控制下多个混沌系统全局同步.典型的时滞混沌Hopfield神经网络和Lorenz混沌系统仿真结果表明, 该方法有效、可靠, 且具有强鲁棒性.     

Ka频段卫星通信上行链路自适应功率控制

为提高Ka频段（30GHz／20GHz）卫星通信系统上行链路功率控制的可靠性,提出一种上行链路自适应功率控制算法。该方法基于自回归滑动平均模型,能由测量到的下行链路降雨衰减值预测出上行链路的降雨衰减值,从而提高功率控制精度。仿真结果表明,该方法对降雨衰减具有较好的补偿效果。     

TD-SCDMA下行链路对WCDMA上行链路干扰分析

针对TD-SCDMA下行链路对WCDMA上行链路间干扰产生原理进行研究,建立基于Monte Carlo仿真方法的仿真模型,并将自适应变步长功率算法应用于仿真中。仿真比较自适应变步长算法和传统的固定步长算法,并将改进后的功率控制算法应用于1920MHz语音业务的TD-SCDMA下行链路对WCDMA上行链路干扰仿真中。实验结果表明,系统总发射功率一定时,自适应变步长功率控制算法取得较高的信干比,可减小系统干扰;并得出不同参数设置对TD-SCDMA与WCDMA系统共站时的影响,给出两系统共站时ACIR建议值。为异系统混合组网及网络优化提供一定的参考。     

无线数据网络中基于博弈论方法的功率控制

功率控制是第3代移动通信网络中无线资源管理的一项关键技术，传统的功率控制主要考虑移动通信系统中的话音业务，设计了一个新的基于定价的效用函数，采用了博弈论的分析方法，提出了一个适用于无线数据网络的功率控制框架．证明了非合作功率控制博弈中存在惟一的纳什均衡，设计了一个分布的功率控制算法并证明了算法的收敛性．通过数值仿真来验证算法的性能，讨论了各个用户的传输特性和效用函数中定价因子对系统性能的影响，仿真结果表明用户可以用较低的传输功率获得较高的效用，算法具有较好的收敛性能。     

Design of power controller in CDMA system with power and SIR error minimization

In this paper, an uplink power control problem is considered for code division multiple access (CDMA) systems. A distributed algorithm is proposed based on linear quadratic optimal control theory. The proposed scheme minimizes the sum of the power and the error of signal-to-interference ratio (SIR). A power controller is designed by constructing an optimization problem of a stochastic linear quadratic type in Krein space and solving a Kalman filter problem.     

Design of power controller in CDMA system with power and SIR error minimization

In this paper, an uplink power control problem is considered for code division multiple access (CDMA) systems. A distributed algorithm is proposed based on linear quadratic optimal control theory. The proposed scheme minimizes the sum of the power and the error of signal-to-interference ratio (SIR). A power controller is designed by constructing an optimization problem of a stochastic linear quadratic type in Krein space and solving a Kalman filter problem.     

esign of power controller in CDMA system with power and SIR error minimization

In this paper, an uplink power control problem is considered for code division multiple access （CDMA） systems. A distributed algorithm is proposed based on linear quadratic optimal control theory. The proposed scheme minimizes the sum of the power and the error of signal-to-interference ratio （SIR）. A power controller is designed by constructing an optimization problem of a stochastic linear quadratic type in Krein space and solving a Kalman filter problem.     

TD-SCDMA集群系统中的联合功率控制

TD-SCDMA集群系统中存在各种干扰,传统的功率控制算法无法消除来自集群群组间的用户干扰。采用了先用波束赋形进行主波瓣外干扰抑制,然后进行多群组联合检测来消除波瓣内群组间干扰,再联合功率控制的两步迭代算法来进一步消除集群中的干扰,从而降低了系统对功控的要求,提高了性能。仿真结果证明,该算法能有效降低系统发射功率和抑制干扰。     

一种基于空间特征的自适应对角加载性能的研究

基于TDD-CDMA系统前向与反向链路的互易性，以反向链路的波束成形为基础，分析了在不对称传输情况下前向链路波束成彤、功率控制及信号空间特征之间的联系。首先将前向链路波束调节权值的求解转换为标准的半定规划问题(SDP)，得出权向量与阵列误差之间的近似表达式；其次引入调节权值与加栽量之间的迭代关系，从而得出了阵列响应与自适应加载水平之问的函数表达式及前向链路最优功率分配方案；最后给出了仿真验证及分析。     

Power control in CDMA networks based on soft computing methods

Power control is a fundamental procedure for CDMA mobile radio communication systems. In multiservice CDMA systems, power control should be used to minimise the transmission power of each connection, in order to limit the multiple access interference, while obtaining the desirable SIR levels. This paper starts from a transmitted-power allocation algorithm (TPAA) that considers a set of uplink transmissions, which should be supported by the system. In the sequel, the TPAA algorithm is used for training an Elman neural network, which, due to its internal characteristics, is applicable in the time critical context of power control. Simulations and numerical results are analysed for obtaining a solid basis for employing our scheme in the power control of CDMA systems.     

认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法

针对认知无线网络上行链路中的资源分配问题,提出了一种适应于多小区认知无线网络的基于功率控制与速率分配的博弈算法。为了更加合理地控制用户的功率和速率,减小各次用户间的干扰,首先,在效用函数中分别给功率和速率设置了不同的代价因子,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率。其次,从理论上证明了该算法纳什均衡的存在性、唯一性以及算法的收敛性。最后,为了解决发射功率和传输速率的最优化问题,给出了联合功率控制和速率分配的迭代更新算法流程图。理论分析及仿真结果表明,与同类博弈算法相比,在保证通信质量的前提下,所提算法可以使得用户以较小的发射功率获得较大的传输速率和较高的信干噪比（SINR）,并且减小了用户间的干扰,提高了次用户系统容量。