人工神经网络技术在电工产品可靠性实验中的应用(理论部分)

本文简要介绍了人工神经网络，BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。     

电路理论基础实验线上教学的探索与实践[1]

本文介绍了我校《电路理论基础实验》课程利用虚拟实验平台开展线上实验教学的研究与实践,本文阐述了具体的实施方案,对实验效果以及存在的问题进行了评价分析。实验反馈表明,作为特殊时期停课不停学的解决途径,虚拟实验平台能满足本实验课程大部分内容的要求,同时也为实验教学的形式拓展和质量提升提供了有意义的借鉴和帮助。     

一种快速跟踪的模糊滑动模态控制方法的研究

根据滑动模态原理,将模糊控制系统的输入量简化为广义跟踪误差的一个超平面,该方法在隶属度划分上采用非线性划分,并针对一类仿射非线性系统作仿真,采用该方法,减小了系统到达滑动面时的“颤动”问题,同时在对非线性系统进行滑模控制中,采用根据误差信息,调整滑动面中的参数,结果提高了系统的跟踪速度,减小了跟踪误差．     

"电路理论基础实验"线上教学的探索与实践

本文介绍了我校"电路理论基础实验"课程利用虚拟实验平台开展线上实验教学的研究与实践,阐述了具体的实施方案,对实验效果以及存在的问题进行了评价分析.实验反馈表明,作为特殊时期停课不停学的解决途径,虚拟实验平台能满足本实验课程大部分内容的要求,同时也为实验教学的形式拓展和质量提升提供了有意义的借鉴和帮助.     

基于自适应遗传算法的非线性PID控制器

生物发酵利用夹套进行加热和冷却,其温度控制精度非常重要.但这种以温度为被控对象往往存在严重的积分纯滞后现象,采用常规的控制算法难以达到所要求的控制品质.基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间的非线性关系,采用出一种非线性PID控制器.同时,针对经典遗传算法收敛速度慢,易陷入早熟,局部最优等缺点,提出一种自适应遗传算法,自适应遗传算法通过建立适应值差值函数来适时调整交叉、变异概率.这使算法具有自适应性,将其应用于非线性PID控制器参数寻优.仿真结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器可以有效的抑制大滞后系统的超调缺陷,具有较好的控制精度.     

基于免疫神经网络的下肢假肢肌电信号识别方法的研究

提出一种基于人工免疫神经网络的表面肌电信号模式识别方法.在对表面肌电信号进行预处理的基础上,免疫RBF神经网络模型中抗原集合作为网络的输入数据即为表面肌电信号,抗体为抗原的压缩聚类映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,则网络的输出为下肢各关节的角度预测值.仿真结果表明,免疫RBF神经网能明显提高对肌电信号的识别准确率,这对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景.     

水下激光引信探测环境特性分析

激光引信具有定距精度高，抗电磁和声波干扰能力强的特点，若鱼雷配有激光引信则可以提高其毁伤概率，使鱼雷在现代海战中发挥更大作用。在简要分析海水的组成及其光学特性基础上，确定了水下透光窗口，讨论了激光束在水中的传输特性，得出了一些有意义的结论，为科学设计水下激光引信提供了理论依据。     

一种人工免疫与RBF神经网络结合的混合算法的应用

提出了一种人工免疫学习算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法用于RBF神经网络隐层中心点数量和位置的调整,网络的输入数据作为抗原,抗体(RBF中心)作为抗原的内影像,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。