非线性离散时间系统的自适应函数观测器

针对一大类非线性离散时间系统提出了一种自适应函数观测器(AFO)。通过引入状态变换，得到了一类降阶形式的状态估计问题。采用一种稍加修改的强跟踪滤波算法估计降阶状态向量，然后利用降阶状态向量估计非线性状态函数。给出了AFO局部渐近收敛的充分条件。数值仿真示例显示AFO是一种具有强跟踪性质的自适应观测器，能在估计非线性状态函数的同时准确估计未知时变参数。     

基于禁忌搜索算法的系统辨识

本文研究了禁忌搜索算法解决系统辨识问题的可行性。首先将系统辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后利用禁忌搜索算法求取优化问题的最优解以获得系统参数的最优估计。分别通过对离散和连续系统的仿真研究,表明了本方法的可行性。并与其它方法进行了比较,结果表明本方法在搜索全局最优和克服噪音上都具有很好的效果。     

多变量预测控制在乙醛精制装置中的应用

提出了一种乙醛精制装置的多变量预测控制策略。该策略应用自主开发的多变量预测控制软件将该装置两个精馏塔统一考虑实施多变量预测控制,减小了成品塔温度的波动,稳定了最终乙醛产品的质量,并使得其运行于最优的稳态工作点上。     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制，但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题．为此，提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统，并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整．该控制系统具有分级模糊控制的优点，同时可以让模糊隶属度的选取更为合理，使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化，从而改善控制效果．对一个两相位孤立交叉口进行仿真．结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间。     

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。     

被动声预警系统信息融合及组网技术研究

阐述被动声预警系统结构、信息融合结构和实现的基本方法，提出一种切合工程实际，灵活机动的积木式蜂窝组网结构，以及进一步研究该系统所面临的问题。     

基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法

本文分析了梯度辨识算法跟踪时变系统的缺点，提出了一种新的基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法。本算法具有良好跟踪性能特别适用于时变系统跟踪且其对噪声的敏感程度与一般梯度估计方法相当。仿真结果验证了其良好性能。     

一种支持QoS的拓扑自适应动态组播路由算法

YAM、QoSMIC、DSDMR等一类支持QoS的动态组播路由算法允许组播成员动态地加入和离开，同时为接收方提供多个可选择的组播接入路径，以满足不同应用的QoS需求。但这些算法普遍存在控制信令开销大和结点加入时延长，可扩展性不好等问题。本文在分析这些算法的基础上，提出改进的支持QoS的动态组播路由算法，即拓扑自适应动态组播路由（Topology Adaptive Dynamic Multicast Routing，TADMR）算法。该算法避免了以往算法中大部分盲目的路径搜索，并使结点加入时延不再受限于固定的等待时钟，而与网络拓扑相自适应。性能分析和仿真结果表明，该算法具有较低的控制信令开销和结点加入时延，适用于各种网络规模和群组规模，具有良好的可扩展性。     

多源信息融合中的位置级融合评述

简要介绍了信息融合理论中的位置级融合的理论及相关算法,并分析了鲁棒融合的必要性、状态与噪声的相关性、研究非标准非线性系统融合算法的重要性及信息融合在工业过程控制系统中的应用。     

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。