神经网络非线性系统自适应控制的研究

提出了一种新的神经网络非线性系统自适应控制方法采用改进的ＢＰ算法，避免了选取学习速率的麻烦仿真结果表明：该方法对非线性系统及突加外干拢、参数突变具有较强的自适应能力     

总体评价法在非线性控制系统极限环振荡研究中的应用

本文简要介绍了总体评价法在研究非线性控制系统极限环振荡方面的理论和应用。文中提供了大量例子说明总体评价法的正确和可信。总体评价法只需用少量的图和表就能方便地掌握系统中各种不同大小的非线性因素处于系统各种不同位置时，对系统动态性能的定性和定量影响，从总体上揭示非线性系统的各种特点。这无疑可以改进系统设计和改善运行性能。     

A neural network model of a communication network with information servers

This paper models information flow in a communication network. The network consists of nodes that communicate with each other, and information servers that have a predominantly one-way communication to their customers. A neural network is used as a model for the communication network. The existence of multiple equilibria in the communication network is established. The network operator observes only one equilibrium, but if he knows the other equilibria, he can influence the free parameters, for example by providing extra bandwidth, so that the network settles in another equilibrium that is more profitable for the operator. The influence of several network parameters on the dynamics is studied both by simulation and by theoretical methods.The author was with the Intelligent Systems Unit, BT Laboratories, Martlesham Heath, Ipswich IP5 7RE, UK.     

Implementing the Double Bootstrap

The single bootstrap already is popular in economics, though the double bootstrap has better convergence properties. We discuss the theory and implementation of the double bootstrap, both with and without the pivotal transformation, and give detailed examples of each. One example is a nonlinear double bootstrap of a Cobb-Douglas production function, and explains the use of Gauss-Newton Regressions as a device to decrease computational time. Another example is double bootstrapping elasticities from a translog production function.     

基于动态神经网络的非线性系统鲁棒观测器设计

基于动态神经对一类不确定非线性系统提出一种新的鲁棒观测器。其中无离线学习、持续激励和输出匹配条件等要求。仿真说明所提方法的有效性。     

含二维临界部分系统的李亚普诺夫函数构造

含二维临界部分系统的李亚普诺夫函数构造苗原（清华大学计算机系北京１０００８４）李春文（清华大学自动化系北京１０００８４）关键词中心流形，稳定性，非线性系统，李亚普诺夫函数．收稿日期１９９５－１０－０６１引言李亚普诺夫函数不仅是重要的判稳工具，还与使系...     

多模型自适应控制及其在三轴转台中的应用

研究大范围、强耦合非线性系统的线性多模型自适应控制（ＭＭＡＣ）问题。讨论了基于平衡点的非线性系统模型的线性多模型表示，提出一种根据期望参考轨迹确定平衡点的位置和数量的方法，并给出一种利用模型的匹配程度构造加权因子的ＭＭＡＣ算法。该算法可削弱扰动的影响和由于模型的切换而引起的振荡。应用结果表明了该理论的正确性。     

一类多变量非线性动态系统的模糊自适应控制

对一类非线性多变量未知动态系统，提出了一种模糊处在适应控制策略。证明了该控制算法能保证闭环系统稳定，跟踪误差收敛。     

基于FNN的滑模自适应控制

研究一类不确定性非线性系统的直接自适应控制方法。该方法由滑模控制器和模糊神经网络构成，通过平滑切换实现自适应控制策略。仿真结果表明，这种方法既有强鲁棒性，又能有效地消除高频颤动。     

考虑水头影响的梯级水电系统优化调度算法研究

提出一种基于Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松驰技术的梯级水电系统优化调度算法，能够综合处理离散运行区间、最小启停机时间等离散约束、水库间的水力耦合网络约束以及水头影响。基于实际系统数据的数值验证表明了本算法的有效性和实用性。