控制通道的移模能力分析与分散控制系统的信息结构问题

一个控制系统所能期望的最佳设计性能很大程度取决于控制通道对系统极点(模)的移动能力。本文通过引入可控锥、可观锥概念,提出了一套分析系统控制通道对系统极点移动能力的方法,并用于综合分散控制系统的经济合理信息结构,以克服单纯用“无不稳定固定模”为准则来选择信息结构所存在的缺点。     

开放系统—DCCS发展的大势

文中根据目前世界上分布式计算机控制系统最新发展情况，分析其主要特点，即增强开放性。并对开放系统的含义作了阐述，从DCCS的硬件、软件和现场总线等几个方面说明它的发展新趋向。     

递阶结构智能控制系统的控制器设计

本文提出一种基于人工神经元网络控制的递阶智能控制结构，整个控制系统由上层的智能控制器和下层的常规控制系统组成，上层神经网络控制器通过不断调整常规控制系统的参考输入来改善整修控制系统的性能，在这种控制系统中，由于常规控制器的参数与结构不受上层控制器的影响，帮可实现一些高级控制算法，文中对递阶智能控制系统的基本思想，设计方法，系统的稳定性等进行了讨论与分析，同时给出了仿真结果与结论。     

局域网服务器缓冲区容量的Petri网设计方法

本文在分析局域网服务器信息缓冲区、数据包接受和发送缓冲区的相互关系基础上提出一种新的局域网服务器缓冲区设计方法─—广义随机Ｐｅｔｒｉ网方法，并给出了局域网服务器信息缓冲区的广义随机Ｐｅｔｒｉ网模型。该设计方法理论完备、严谨实用，且不再局限于追求某一边界值（上限或下限），并且避免了排队理论处理多级服务的繁琐公式。最后本文用一例题说明了这种方法的应用。     

一种自适应群组交互的网络带宽管理机制

本文在分析现有的基于集中式MCU实现群组交互的基础上，提出了一种能够自适应群组交互规模变化和QoS要求的网络带宽动态管理和分配机制，给出了实现算法，并在实际中得到测试和应用，取得良好的效果。     

基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识*

本文提出一种通用的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法。模糊聚类方法在给定的广义目标下按线性簇对被辨识的样本数据进行聚类，这样使得被辨识模型可用基干局部线性模型表示，然后，利用卡尔曼滤波方法拟合这些线性模型。本文给出了详细的模糊辨识算法。为了验证该辨识方法的有效性，本文最后给出了熟知的Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ数据的辨识结果。     

基于免疫原理的模糊关联规则挖掘算法

提出一种基于免疫原理的人工免疫算法,用于模糊关联规则的挖掘.该算法通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理来实施优化操作,它直接从给出的数据中,通过优化机制自动确定每个属性对应的模糊集合,使推导出的满足条件的模糊关联规则数目最多.将实际数据集和相关算法进行性能比较,实验结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于基因算法的多变量模糊控制器的设计*

本文提出了一种通用的模糊控制器的设计方法，这种方法运用基因算法进行寻优，具有设计速度快、人工干预少，可获得一个基于一定性能指标的次优或最优模糊控制器。它可以对多输入多输出（ＭＩＭＯ）系统进行设计，不需要被控对象的精确数学模型，本文最后以二级倒立摆系统为控制对象给出了一个设计实例和实际控制的结果。     

基于免疫原理的一种动态数据聚类方法

提出一种基于免疫原理的动态聚类算法，它能在噪声环境下得到任意形状的聚类。并能有效地实现动态聚类操作．算法包括3个步骤：首先基于生物免疫机制得到一个反映当前数据分布特征的抗体集合；然后使用最小生成树方法得到聚类的初始结构；最后针对数据库的更新设计了动态聚类算法．仿真结果表明了该算法实现动态聚类的有效性．     

基于进化规划的神经网络群的设计方法

提出一种基于进化规划的神经网络群的自动设计方法．该方法不仅使得神经网络群中的个体网络倾向于完成不同的子任务，同时各神经网络个体在进化过程中不断寻找最好的协作关系，而且神经网络群的规模和结构不需预先设定．仿真试验表明，该算法是有效的。