基于强化学习的模糊自适应控制器

提出了一个强化学习系统中模糊自适应控制器网络结构及其有关算法的改进。并在此基础上给出了二阶欠阻尼系统和强非线性系统的强化学习控制仿真结果。仿真结果表明,基于强化学习的模糊自适应控制器可以对一类复杂系统实现自学习控制,达到令人满意的控制精度。最后,作者还对进一步研究的问题进行了探讨。     

Fault detection and identification for dead reckoning system of mobile robot based on fuzzy logic particle filter

To deal with fault detection and diagnosis with incomplete model for dead reckoning system of mobile robot, an integrative framework of particle filter detection and fuzzy logic diagnosis was devised. Firstly, an adaptive fault space is designed for recognizing both known faults and unknown faults, in corresponding modes of modeled and model-free. Secondly, the particle filter is utilized to diagnose the modeled faults and detect model-free fault according to the low particle weight and reliability. Especially, the proposed fuzzy logic diagnosis can further analyze model-free modes and identify some soft faults in unknown fault space. The MORCS-1 experimental results show that the fuzzy diagnosis particle filter (FDPF) combinational framework improves fault detection and identification completeness. Specifically speaking, FDPF is feasible to diagnose the modeled faults in known space. Furthermore, the types of model-free soft faults can also be further identified and diagnosed in unknown fault space.     

基于MSA不变矩的道路导向标线分类

针对公路复杂行车环境中前方道路导向标线的识别问题,利用具有仿射不变性的多尺度自卷积（MSA）矩,并融合坚固度和方向等图像区域特征,构造出一种适于道路导向标线的图像形状描述子,然后应用支持向量机(SVM)进行图像目标分类。实验结果表明,该描述子具有近似射影不变性,能有效应用于不同视角和发生部分遮挡的道路导向标线分类。     

基于ATM的提高狭窄环境探测精度的改进方法

基于ATM的思想为移动机器人探测狭窄环境提出了一种改进方法,使得在地图创建的精度上有一定的提升．虽然声呐传感器探测目标体的距离有较高的准确度,但声呐对目标的方位判断却存在一定的误差,借鉴了ATM的思想,所采用的声呐模型为均匀分布模型,设定了切线的角度变化范围并引入了权值,对目标的方位进行了误差修正,并且在MORCS-2机器人平台上进行了实时地图创建实验,验证了这种方法有着较好的精确性与可行性．     

一类欠驱动机械系统的模糊与变结构控制

针对体操机器人这类欠驱动机械系统,提出一种模糊与变结构控制策略.首先用逻辑 模糊控制实现快速平滑的摇起;然后用模糊变结构控制确保从摇起区快速进入平衡区;最后用 基于Takagi-Sugeno模糊模型的模糊控制达到较大范围内的平衡控制.     

前景汉量规划模型及其仿真研究

前景业务流量数学建模是网络仿真中流量模型的重要组成部分,提出了基于有效带宽建立整个网络业务层流量的数学方法,并给出仿真实验数据进行验证。     

《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介

由谭文教授和王耀南教授撰写的《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》专著,较系统地介绍了混沌系统模糊神经网络控制的基本理论和新方法、新成果。全书12章,涵盖了混沌系统的BP神经网络控制、混沌系统的RBF神经网络控制、超混沌系统的模糊滑模控制、不确定混沌系统的模糊自适应控制、无穷维时滞混沌系统的混合模糊神经网络时间序列预测、混沌系统的复合遗传神经网络控制、不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制、动态神经网络的不确定混沌系统辨识与控制、基于线性矩阵不等式方法的不确定混沌系统模糊控制、不确定混沌系统的递归高阶神经网络同步控制等,具体内容如下：     

单亲遗传算法种群初始化方法分析

基于概率论原理建立了单亲遗传算法产生初始种群的方法的数学模型,通过对数学模型的深入分析,从理论上证明了该类单亲遗传算法的初始种群产生方法根本无法继承上一代种群的优良特性,即每一代的优良特性无法通过遗传传给下一代。从而在理论上否定了这类方法应用于单亲遗传算法的合理性。     

一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案

Linux是一种通用操作系统,但不适合实时应用。针对上述问题,通过对Linux时钟系统管理方面的研究,提出一种针对时钟的改进策略,以此为基础,根据实时应用的特点设计高精度定时器。实验证明,改进方案能有效提高Linux的时钟精度,满足实时方面的需求。     

一种基于佳点集原理的约束优化进化算法

提出一种基于佳点集理论解决约束优化问题的进化算法.它将实分圆域中均匀分布的佳点映射到求解问题的搜索空间,使得所构造的个体能在搜索空间内分布比采用随机方式更加均匀,并引进预交叉机制来平衡佳点取点个数与算法搜索能力之间的矛盾.新算法的遗传算子基于佳点技术构造,精度不受空间维数的限制,有利于高维优化问题.对6个标准测试函数的数值实验结果验证了新算法的通用性、有效性和稳健性.