Windows环境下数字化仪的使用

如何在WINDOWS的画笔软件Paintbrush中用数字化仪代替鼠标输入图形,给出了具体步骤和应用实例.     

计算机辅助设计控制系统——THCADCS

大型软件包THCADCS的总体结构及其各个模块的主要功能,系统的主要特点和应用领域.     

Histogram-Based Estimation of Distribution Algorithm: A Competent Method for Continuous Optimization

Designing efficient estimation of distribution algorithms for optimizing complex continuous problems is still a challenging task. This paper utilizes histogram probabilistic model to describe the distribution of population and to generate promising solutions. The advantage of histogram model, its intrinsic multimodality, makes it proper to describe the solution distribution of complex and multimodal continuous problems. To make histogram model more efficiently explore and exploit the search space, several strategies are brought into the algorithms： the surrounding effect reduces the population size in estimating the model with a certain number of the bins and the shrinking strategy guarantees the accuracy of optimal solutions. Furthermore, this paper shows that histogram-based EDA （Estimation of distribution algorithm） can give comparable or even much better performance than those predominant EDAs based on Gaussian models.     

遗传算法中的联结关系

进化计算领域的一个根本问题是哪些问题适合遗传算法求解,为此需要研究问题的结构对算法性能的影响.变量之间的联结关系是问题的本质属性,决定了遗传算法求解问题的难度.如果某个变量对函数值的影响非线性依赖于其他变量,则认为这些变量之间存的联结关系不,对遗传算法的联结关系这一理论问题进行了深入研究,给出了分析一般离散问题联结结构的理论基础,通过分析傅里叶系数与函数子空间的关系,提出了检测黑箱问题联结结构的确定性和随机性算法,通过试验分析说明了算法的正确性和有效性.     

网络控制系统的发展现状及展望

探讨了网络控制系统存在的基本问题, 介绍了网络控制系统的代表性应用实例, 并从控制理论研究、网络调度协议研究以及兼顾二者的综合研究3个方面重点综述了网络控制系统的研究成果. 最后, 讨论并指出了这一领域下一步的发展方向和有待解决的新课题.     

采样非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制

研究了一类采样数据非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制方法.不同于静态 神经网络自适应控制,动态神经网络自适应控制中神经网络用于逼近整个采样数据非线性系 统,而不是动态系统中的非线性分量.系统的控制律由神经网络系统的动态逆、自适应补偿项 和神经变结构鲁棒控制项组成.神经变结构控制用于保证系统的全局稳定性,并加速动态神 经网络系统的适近速度.证明了动态神经网络自适应控制系统的稳定性,并得到了动态神经 网络系统的学习算法.仿真研究表明,基于动态神经网络的非线性系统稳定自适应控制方法 较基于静态神经网络的自适应方法具有更好的性能.     

基于过程输入输出变化关系的模糊建模方法

针对难以建立精确数学模型的复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分,在此基础上确定模糊模型的规则总数和前件参数;然后根据所建模糊模型可表示为一个前馈模糊神经网络,利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数。仿真例子验证了模糊建模方法的有效性,同时表明所建模糊规则模型较好的泛化能力。     

机器人喷涂过程中的喷炬建模及仿真研究

本文在研究了喷涂机器人的喷炬特性后，根据物理模型采用了一种简化的数学模型来 描述在喷炬流场中的涂料流量分布函数．并从上述函数出发，进一步得到了喷涂的涂料沉积 方程．根据仿真实验与实际喷涂的数据进行比较，证明了模型的正确性．这一喷炬模型是喷 涂机器人离线编程系统的重要组成部分．     

一种控制机械手的自调节模糊逻辑控制器

介绍了一种机械手的模糊逻辑控制的新方法.它能根据系统的前期响应自动修改 误差变化率的隶属函数来获得理想的控制特性.在研究隶属函数对控制特性影响的基础上, 首先确定一族参数化的隶属函数.然后,用Nelder-Mead单纯形算法优化模糊逻辑控制器. 最后,用该模糊控制器控制一个具有非线性动力学特征的两自由度机械手,验证了所提方案 的有效性和鲁棒性.     

基于T-S模糊再励学习的稳定双足步态生成算法

提出了一种基于T S模糊再励学习的稳定双足步态生成算法 .将再励学习引入T S模糊神经网学习增益参数 ,从而采用较少的模糊规则充分逼近了由ZMP曲线到髋关节轨迹的非线性变化关系 ,并将连续空间的多变量变化转换为一维独立动作增益的并行搜索 .仿真结果和双足机器人Luna的实验数据都验证了算法的可行性 .