盈亏平衡分析的非线性与动态模型研究

盈亏平衡分析法在现代化企业管理实践中得到广泛有效的应用。作根据企业经营环境复杂性，动态性等特点，分别建立了盈亏平衡分析的非线性，动态模型，研究了各模型的适用范围和应用解法。     

非线性系统动态辨识和预测的新方法

将人工神经网络方法同统计建模技术结合起来，提出了研究随机型离散非线性系统辨识和预测问题的新思路，研究了ＮＡＲＭＡＸ模型“两阶段辨识”算法的原理和实施策略。仿真结果和应用实例表明了新算法的有效性。     

树网络上的连通p-median问题

给定一个连通图G=(V,E),每一个顶点和边都赋予一个非负的权重,传统的p-median问题是要找出V的一个包含p个点的子集H,使得其余各点到H的赋权距离和最小。如果要求由H导出的子图是连通的,则称之为连通p-median问题。该文研究树网络上的连通p-median问题,给出了一个O(pn)的算法,随后把该算法推广到带有禁选点的树网络上。     

基于拓扑有效连通路径的有向网络链路预测方法

链路预测旨在利用已有的网络拓扑信息来挖掘未知连边,具有较高的应用价值.大部分已有的基于拓扑结构的方法,关注节点对之间的路径数或者预测节点对的出入度,未有效挖掘节点对之间的连边长度和连边上节点的影响力对相似性的影响.针对此问题,该文提出了基于拓扑有效连通路径的链路预测方法,并分析了不同路径长度在节点度、半局部中心性和H-...     

新型BP网络用于非线性化学体系的研究

提出了一种杂化ＢＰ网络模型及新型变步长算法，使常规ＢＰ算法的收敛平稳性及收敛速度获得了改善，对两类非线性化学体系的实例研究表明该网络较多元线性回归及常规ＢＰ网络具有更好的学习与预测效果。     

能量有效的无线传感网连通支配集构建算法

无线传感器网络在数据传递过程中容易造成广播风暴,导致能量消耗过多,且不能适应网络的动态拓扑结构变化.文章提出了一种基于连通支配集的无线传感器网络能量有效算法,支配节点考虑能量剩余、邻居数量等参数,构建支配集组成较高能量的网络骨干,简化了构建过程,可避免频繁构建主干网带来能量大量消耗.实验结果证明该算法具有较好的算法性能...     

新型BP网络用于非线性化学体系的研究

提出了一种杂化ＢＰ网络模型及新型变步长算法，使常规ＢＰ算法的收敛平稳性及收敛速度获得了改善，对两类非线性化学体系的实例研究表明该网络较多元线性回归及常规ＢＰ网络具有更好的学习与预测效果。     

非线性多元回归分析的神经网络方法

提出了利用前馈神经网络进行非线性多元回归分析的方法,该方法能有效解决传统多元回归分析难以解决的非线性多元回归问题;并提出了进行非线性多元回归分析的BP改进算法,通过实例验证了其有效性.     

输入元素非线性关联的前向网络及性能分析

利用前向网络输入元素非线关联的方法实现了从输入模式空间到输出标识空间复杂的非线性变换。推导了学习方法,并在学习过程把模式的平稳不变识别、比例不变识别及旋转不变识等条件构造在神经网络的权结构之中,使其具有模式不变识别能力,同时借助等权类的概念,极大地简化了网络的拓扑结构,降低了学习时间。     

旋压带轮的非线性有限元分析

建立了旋压带轮的有限元非线性计算模型,结合旋压带轮的几种典型工况进行非线性接触分析,得到4种典型工作位置的整体应力分布、接触应力分布及整体变形,并对带轮进行了动态特性分析,将其对应的临界转速与工作转速进行比较分析.该工作对旋压带轮的非线性有限元分析的研究与开发具有一定的理论参考和实际应用价值.     

一种基于ANN的FGH96合金动态流动行为的电路模型

在锻造领域，多采用数字模型进行工艺设计和过程控制，但数字模型无法完成材料成型过程的实时控制。因此，有必要建立一种适合于实时控制的材料动态流动行为模型，以提高生产效率和锻件质量。通过热模拟试验，对热等静压态FGH96合金的高温流动特性进行了研究，用BP(Back Propagation)网络建立了FGH96合金隐式本构关系模型，利用模拟电路的快速反应与易于控制等特点，建立了基于ANN的FGH96合金的动态本构模型。该模型具有较高的预测精度，能很好地反映材料成型过程的动态流动行为，可用于材料热成型过程的实时控制。     

动态神经网络模型及在电力负荷建模中的应用

分析了静态神经网络在动态电力负荷建模中存在的问题，提出了适用于动态负荷建模的动态神经网络模型，并且给出了具体的训练算法。通过对一个实际工业负荷建模，证明了所提方法的可行性及有效性。     

基于萤火虫算法的脑效应连接网络学习方法

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K2评分作为目标函数来衡量萤火虫个体的绝对亮度,利用萤火虫种群的寻优来完成脑效应连接网络的学习,并利用繁殖机制对种群实施进一步的优化.首先将一种仅含少数边的脑效应连接网络表示成一个萤火虫个体,并通过萤火虫个体的定向移动操作以及随机移动操作逐步构建脑效应连接网络;然后每经过一定代数的寻优后,萤火虫种群执行一次繁殖过程,以优化效应连接网络的质量.最后,当算法收敛时,将萤火虫种群中绝对亮度最高个体所代表的网络结构作为学习到的最优脑效应连接网络.在多组模拟数据集上的实验结果验证了新算法中繁殖机制的有效性,且与其它算法相比,新算法具有明显优势.在真实数据上的实验也表明了算法的潜在实用性.     

一类非线性系统基于Backstepping的自适应稳定控制

针对一类未知高阶非线性系统，提出了一种基于Backstepping和神经网络的自适应稳定控制方法。利用RBF神经网络逼近未知非线性函数，不需要满足匹配条件，基于Backstepping方法调节网络权值。在控制律中引入非线性衰减项和σ-修正项保证了网络权值的稳定性，阻止了参数漂移。通过Lyapunov直接方法，证明了整个闭环系统的最终一致有界性。该方法扩展了自适应Backstepping和自适应NN控制的应用范围，适于并行计算，仿真结果表明了该算法的有效性。     

An integrated scheme of neural network and optimal predictive control

An approach of adaptive predictive control with a new structure and a fast algorithm of neural network (NN) is proposed. NN modeling and optimal predictive control are combined to achieve both accuracy and good control performance. The output of nonlinear network model is adopted as a measured disturbance that is therefore weakened in predictive feed-forward control. Simulation and practical application show the effectiveness of control by the proposed approach.     

基于动态递归网的智能PID自适应控制算法

推导了一类基于动态递归神经网络（DynamicRecurrentNeuralNetwork,以下简称DRNN网络）的智能PID控制算法,并进行了仿真,结果表明,该方法对非线性和时变对象具有很强的适应能力。     

标准神经网络模型及其应用

提出一种新的神经网络模型--标准神经网络模型(SNNM),它由线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.SNNM表示为线性微分包含(LDI)形式,可以方便地利用线性矩阵不等式(LMI)方法来分析其稳定性和其他性能.利用不同的Lyapunov函数和S方法推导出基于LMI的连续SNNM和离散SNNM的稳定性定理.实例表明SNNM可应用于递归神经网络的稳定性分析以及神经网络控制系统的综合和分析.     

基于模糊神经网络的导弹直接力/气动力复合控制系统设计

为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模型的基础上,采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与动态逆相结合的方法设计导弹控制器,该方法结构简单,收敛速度快,易于硬件实现。数字仿真结果表明该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性。     

基于ANN方法的煤巷掘进前方小构造预报技术

利用煤巷掘进过程中所暴露出的大量的煤层信息，确定了与煤巷掘进前方小构造存在密切关系的影响因素，分析了煤层倾角、煤层厚度、涌水量、瓦斯等各个影响因子，选出主控因子，建立主控因子与煤巷掘进前方小构造预测危险性指数间的人工神经网络（ANN）分析模型，求取了各影响因素对前方小构造预测的权重系数，并建立了煤巷掘进前方小构造预测预报的ANN模型及其判据．对鹤壁十矿煤巷掘进前方小构造进行了预测，结果表明：ANN技术可用于煤矿巷道掘进前方小构造预测．     

高密度聚乙烯过程动态建模与仿真的策略

介绍了高密度聚乙烯ＨＤＰＥ生产过程和用于过程动态模拟与仿真的数学模型的特点。针对ＨＤＰＥ过程,提出了机理＋经验＋神经网络技术的建模策略和方法。给出了数学模型的求解方法。实践证明,研究建立的模型可靠、精确和快速,能满足ＨＤＰＥ过程动态模拟与仿真的需要。