二值神经网的逻辑理论

提出了二值神经网的逻辑理论，它包括二状判决、弱推理、推理规则、规则类型和强度、一致和矛盾等。该理论表明：神经网是自主的、开放的、柔性限制的和自适应的约束满足网；神经网运行的根本原因是网络中存在着优势矛盾。     

关于Sontag-Type控制的注记

基于控制李雅普诺夫函数的Sontag-Type控制是仿射系统鲁棒镇定中的重要控制律.首先揭示该控制律本质上是一种变结构控制且闭环的切换面总可达,受此启发并为了相对容易地构造控制李雅普诺夫函数,运用零状态可检测概念定义弱控制李雅普诺夫函数,并证明了基于弱控制李雅普诺夫函数的Sontag-Type控制的优化镇定性.文中还证明,在温和条件下,基于弱控制李雅普诺夫函数的Sontag＿Type控制为仿射系统的输入到状态镇定控制.     

一类基于模糊逻辑系统的非线性不确定系统自适应观测器设计

利用模糊逻辑系统具有充分利用专家语言信息和逼近连续函数的性质, 分析和研究了一类具有未知不确定界的非线性系统的自适应状态观测器设计问题. 观测器和自适应律的构成直接利用了系统的数学结构信息和模糊逻辑系统对不确定性的输出信息, 在较弱的假设条件下, 这种观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界. 最后的仿真实例说明了所采用的方法的有效性.     

Bernoulli—Gaussian序列的检测方法研究

ＢｅｒｎｏｕｌｉＧａｕｓｓｉａｎ序列的检测问题存在于具有跳变输入的Ｋａｌｍａｎ滤波及最优平滑等实际应用中。基于系统频域特性和极大似然原理，得到了一种最优似然比检测指标，并给出了基于该指标的一种次优检测方法。实例仿真验证了方法的有效性。     

具有前置滤波特性的非单点模糊逻辑系统

采用非单点模糊化对输入数据进行模糊处理，分析了解释了非单点模糊逻辑系统（NSFLS）的前置滤波特性，并用误差反向传播算法对相关参数进行优化，通过仿真验证以及与单点模糊逻辑系统（SFLS）的性能比较，说明非单点模糊逻辑系统具有较强的前置滤波能力，在实际工程中具有较高的应用价值。     

受扰Hopfield神经网络L2增益稳定性分析

运用研究控制系统有限增益稳定的方法，讨论受扰Hopfield神经网络关于扰动的增益L2稳定，所给条件不但保证受扰网络L2增益稳定，且总能保证网络未受扰时唯一平衡点的存在性和全局渐近稳定性，文中结论还包含从扰动到状态的L2增益估计，它们用网络有关参数明确表达。     

基于反馈信息的特征权重调整方法

训练集的分布对文本分类质量有重要影响。该文对两类文本分类中的数据集偏斜问题进行研究,提出一种基于反馈信息的特征权重调整方法,该方法综合考虑正确分类和错误分类的文本数来调整词的权重,以降低训练过程中对小类别的不公平待遇。实验结果表明,该方法有效地解决了数据集偏斜对文本分类的影响,分类质量得到提高。     

基于网络QoS的网络化控制系统保性能控制

研究存在时延和丢包的非理想网络传输情况下的网络化控制系统的保性能控制问题,得到了在非理想网络传输情况下的网络化控制系统存在保性能控制律的充分条件,提出了基于网络服务质量(QoS)的网络化控制系统的保性能控制器的设计方法,该方法是一种能够兼顾系统控制性能和网络服务质量的综合性控制方法.通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

网络化控制性能与带宽调度协调优化设计及其仿真

基于网络化控制系统是具有延迟约束的实时系统,首先建立了保证网络控制性能的延迟约束模型,以此为基础提出满足上述延迟约束的带宽调度策略,以兼顾控制系统控制性能和网络系统服务质量;利用时间需求分析,给出在该策略下的周期、偶发与非周期等３种网络数据的可调度条件及延迟估计的算法,给出调度策略与保证网络控制性能的协调优化设计方法;最后提出一种控制系统与网络调度的集成仿真平台,并举例说明了策略的有效性．     

基于卡尔曼滤波的蠕虫检测方法

蠕虫对Internet安全构成了严重威胁,检测和防范蠕虫成为网络安全的研究课题.提出了一种基于卡尔曼滤波的蠕虫检测方法,建立适当的数学模型,给出相应的滤波方程,最后进行仿真分析.该方法可以利用实时量测信息不断地修正估计值.仿真结果表明,采用卡尔曼滤波能够快速有效地检测出蠕虫的爆发.