电能数据采集及计费自动化系统的研究

针对国内电能量抄表、收费自动化程度低,易出错等现状,介绍了一种分布式电能数据采集及计费自动化系统。讨论了系统的典型构成方案、实施的关键技术与解决方法以及系统的主要功能。运行结果表明该系统具有很高的可靠性和适应性。     

自组织特征映射网络在压缩编码设计中的应用

对自组织特征映射(SOFM)神经网络学习算法进行阐述.讨论SOFM神经网络学习算法,通过研究基于SOFM学习算法的矢量码书设计中存在的问题,提出一种改进算法.最后把这种算法应用在IP电话语音压缩编码的参数矢量量化上.计算机仿真结果表明,SOFM神经网络对于语音码书训练是非常有效的,改进的SOFM学习算法能够大大减少训练时间,提高整个系统的性能.     

具有时滞的Lurie型组合系统的分散输出反馈镇定

通过构造一比较系统,将Lurie型组合系统的稳定性问题转化为讨论维数较低的比较系统的稳定性问题,并利用M矩阵特性导出比较系统稳定的一个充分条件;为求取输出反馈增益,建立等价的稳定条件的QLMI表示形式.这一方法的特点是使大系统的稳定控制器设计的复杂度保持在子系统一级的水平上,给出的实例说明算法在实际工程应用中是有效的.     

改进综合学习粒子群算法的PMSM参数辨识

为了解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)多参数辨识问题,提出一种改进综合学习粒子群优化算法。针对综合学习粒子群算法后期搜索效率低的缺陷,所提算法引入反映粒子状态的增长率算子,通过该算子动态调整综合学习粒子群算法的关键参数,并根据增长率算子判断种群中粒子所处状态,对处于停滞状态的粒子实施高斯扰动,使粒子能在解空间中进行有效搜索。将所提改进算法应用于永磁同步电机多参数辨识,该方法仅需采样电机的定子电流、电压和转速信号。实验结果表明,改进综合学习粒子群优化方法能够准确地辨识PMSM的定子电阻、d轴和q轴电感和永磁体磁链等参数。     

TV系统脱机升级工具设计

随着TV系统的不断更新,寻找一种快速方便的在线TV系统升级工具成为当务之急。针对这一需求设计了脱机TV系统升级工具,PC通过USB转串口对升级工具上的Flash母片进行烧写,然后升级工具将该FLASH母片里的内容通过VGA接口,在线烧写到目标TV系统板的Flash上。该工具可有效地改善灵活度和生产力,具有较高的实用价值。     

基于4A网络平台的“EDA技术”研究型教学

研究型课程教学模式有助于培养学生的创新精神、团队精神,帮助其形成好的科研方法和科研态度。4A网络教学平台为教师开展研究型教学提供了一个基于Web的完整的教学支撑平台,教师不必掌握复杂的网站编程技巧,便可以快速便捷地完成在线网络学习系统开发,从而合理有效的利用网络和其他优质教学资源为课程教学服务,很好的弥补了研究型教学形式存在的课时量不够问题,并能大大增加学生对于所学知识理解和掌握过程的趣味性,实现学习内容多媒体化、学习方式的交互性。     

自适应任务分配的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛、易陷入局部极值的缺陷,提出自适应任务分配的粒子群优化算法。该算法根据粒子的多样性动态分配粒子任务,把种群粒子分为开发和探索两种类型,分别采用全局模型和动态邻域局部模型执行开发和探索任务以平衡算法的全局和局部搜索能力,维持种群多样性。动态邻域模型扩大了解的搜索空间,能有效抑制早熟停滞现象,采用高斯扰动对处于停滞状态的精英粒子进行学习,协助精英粒子跳出局部最优,进入解空间的其他区域继续进行搜索。针对6个标准复合测试函数进行实验,结果表明所提算法具有更强的全局搜索能力,求解精度更高。     

一种基于免疫聚类竞争的关联规则挖掘算法

通过引入聚类竞争机制,提出了一种基于免疫聚类竞争的关联规则挖掘算法。将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过聚类竞争加速克隆扩增,提高抗体成熟力及亲和性,增强候选模式支持度。实验及应用表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,提高了所得关联规则的准确率。     

VB6.O开发ANN大型数据库专家系统模式

针对开发电网发电企业超基数发电竞争系统的课题,本文讨论应用VB6.0开发ANN大型数据库应用系统的总体设计,提出了开发ANN大型数据库应用智能专家系统模式.这一模式将自动控制理论运用于计算机网络数据库系统的开发,具有智能自动控制的优点和广泛的应用前景.     

154T电动轮自卸车状态监测与故障诊断系统的面向对象建模研究

分析故障诊断系统未来研究方法和相应开发技术及面向对象分析法的优势，论述面向对象分析法。依此对154T电动轮自卸车状态监测与故障诊断系统的需求进行分析，建立该系统的对象模型、动态模型和功能模型。根据这3个模型研制面向对象的154T电动轮自卸车神经网络故障诊断系统，实践表明该系统对154T电动轮自卸车实现了有效的状态监测与故障诊断。