应用进化策略的城域交叉路口分级模糊控制

提出一种面向城域单交叉路口的自适应分级模糊控制系统，采用进化策略对分级模糊控制器的模糊隶属度函数进行离线优化调整．该控制系统不仅具有分级模糊控制的优点，同时能使模糊隶属度函数根据不同的交通情况自适应地变化，从而改善控制效果．对一个具有直行和左转车流运动的四向交叉路口进行的仿真表明了该方法能比定时控制和隶属度函数固定的分级模糊控制取得更好的控制效果．     

组合优化问题的人工鱼群算法应用

通过模仿鱼类的行为方式 ,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法 (ArtificialFish-schoolAl gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解 .介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念 ,给出了具体的实现方法 .最后以TSP问题为例对该算法进行仿真测试 .结果表明它具有快速收敛的能力 .     

大规模过程系统优化的稀疏SQP算法

提出了一种适用于大规模过程系统在线优化命题的稀疏全空间 SQP算法。该算法利用解析导数构造Hessian矩阵 ,保持了系统的稀疏结构 ,并为寻优过程提供了精确的曲率信息。与传统 SQP算法相比 ,该算法的计算效率有了明显提高。对开放式方程精馏塔模型的实例计算表明 ,该算法在求解大规模过程系统优化命题时是可行和有效的。     

一种快速有效的神经网络新算法

基于输出层函数为线性函数的层前馈神经网络,结合自适应步长和动量解耦的伪牛顿算法及迭代最小二乘法导出了一种混合算法。伪真证明该混合算法自适应能力强,计算量小,收敛速度快,是一种有效的工程实用算法。     

参数未知非线性系统的神经网络自适应控制

提出了一种以神经网络为模型的新型间接自适应控制算法,该控制算法不仅能解决一类含未知参数的离散非线性系统的跟踪控制问题,而且降低了通常该类自适应控制算法的神经网络模型的构造的复杂性,神经网络参数收敛性和闭环控制系统跟踪误差的ＵＵＢ（ｕｎｉｆｏｒｍｌｙ Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙ Ｂｏｕｎｄｅｄ）也能得到保证。     

RBFN逆控制系统综合设计方法

逆系统方法可以运用于一般形式的非线性系统,但由于要求精确的模型解析式大大限制了它在实际工业过程中的应用。文中提出的自适应逆控制系统作为一种扩展意义上的伪线性系统,并采用逆系统理论中的设计方法,以Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ滤波器作为系统传递函数,得到具有良好动态品质的控制系统,仿真研究证明了方法的优越性。     

基于C/S体系结构的物资供应管理信息系统

该文以 Ｃ／Ｓ体系结构为基础,设计并实现了物资供应管理信息系统,对系统各部分的功能进行了分析,并对运行时的实际问题进行了探讨。实践证实了该系统的有效性。     

线性不确定时滞系统的H∞无记忆控制器设计

１引言近年来,Ｈ∞控制理论得到了迅速发展,并提出了许多Ｈ∞控制器的设计方法．在文［１］中首次采用代数Ｒｉｃａｔｉ方程（ＡＲＥ）解决了一类无时滞确定性系统的Ｈ∞控制器的设计问题;在文［２,３］中,基于ＡＲＥ的Ｈ∞控制器设计方法被推广到含有时滞的线性系统...     

高/低通复合多通道系统辨识的测试信号设计

从频域的角度研究了二进制多频序列(Muhifrequency Binary Sigal).从该信号的基本特点入手,通过对信号变化疏密的设计,调整信号的频谱分布.当已知待测系统的频谱集中在某些频段时,选取适当的二进制多频序列信号,能使测试信号的频谱也集中在那些频段,能充分地利用测试信号.大大提高了信噪比.设计出高频和低频复合的二进制多频序列信号.应用于一个通道是高通的,另一个通道是低通的二输入系统,能同时充分激励2个通道,取得较好的辩识效果.仿真算例可以看出有效性.     

基于稳态非线性模型和线性ARX模型组合的非线性预测控制

通过点集映射来表示非线性系统的稳态模型,用系统的稳态增益来修正具有外界输入的线性自回归（AutoRegressive with eXternal input, ARX）模型的动态增益,提出了一种基于稳态非线性模型和线性ARX模型组合的非线性预测控制算法．该算法用递归最小二乘法在线辨识系统的动态模型参数,用序列二次规划算法求解目标函数．最后通过对典型化工非线性对象pH中和过程的仿真对本算法进行了验证．结果表明,本算法比广义预测控制算法具有更好的设定值跟踪性能和抗干扰能力．