基于Adalines的模型跟踪自适应控制

本文根据双层Ａｄａｌｉｎｅｓ逼近任意非线性函数的特性构造神经网络控制器，并采用一参考模型的输出与实际被控系统的输出之差对该神经网络控制器进行ＢＰ算法学习训练。从而在保证控制系统稳态性能的同时提高了控制系统的动态响应性能。最后把此基于Ａｄａｌｉｎｅｓ的模型跟踪自适应控制策略用于车削系统并进行了仿真实验。     

Adaline网络控制中控制信号的输出处理

Ａｄａｌｉｎｅ网络应用于实时控制中，其控制信号是根据偏差及权值计算出来的，因而其实际值常常超过Ｄ／Ａ接口权的输入范围。为此，引进精度因子Ａ对控制信号进行处理，提高了系统的控制精度，效果较好。     

辨识用微机实时数据采集系统及其C语言实现

现代辨识方法中常采用Ｄ／Ａ转换器输出二进制伪随机序列（ＰＲＢＳ）作为系统激励信号，但往往需同时通过Ａ／Ｄ转换器采集系统的输入、输出数据作为辨识数据。这可以通过文中介绍的中断方式下的数据采集系统来实现，全部程序用Ｃ语言编写。     

容错计算机技术

一、ＰＣ机容错技术思想简介：ＴｅｘａｓＭｉｃｒｏ公司推出的容错系统体系结构ＦＡＵＬＴＴＯＬＥＲＡＮＴＳＹＳＴＥＭＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ（ＦＴＳＡ～（ＴＭ））首次在基于ＤＯＳ的ＰＣ机上，全面提供了最大的数据保护性和较高的系统可用性及容错能力。容错能力的实现是针对ＤＯＳ操作系统和工业标准结构（ＩＳＡ）本身固有的薄弱点，在基本输入／输出系统（ＢＩＯＳ）一级上利用综合控制的思想着手解决的。在我们开始讨论容错问题之前，先对“容错”这一术语给予定义。容错是指一个系统在运行中其任何一个子系统发生故障时，系统…     

IP与ATM结合的技术MPLS

ＡＴＭ与Ｉ Ｐ的性能对比 １． ＡＴＭ概况 ＡＴＮ的概念起源于１９８３年美国贝尔研究所Ｊｏｈ Ｔｕｍｅｒ提出的快速分组交换（ＦＰＳ）和１９８４年法国电信ＣＥＮＴ提出的异步时分交换（ＡＴＤ）思想。 １９９０年国际电信联盟正式建议将ＡＴＭ作为宽带综合业务数字网（Ｂ－ＩＳＤＮ）的基础技术和技术体制,全面开始ＡＴＮ标准、基础理论和实际技术的研究,并于１９９２年７月由美国ＦｏｒｅＳｙｓｔｅｍｓ公司率先研制出ＡＳＸ－１００系列ＡＴＭ交换机。 ＡＴＭ将信息划分为４８个字节定长信元和５个字节控制信息的信元头,它继承了…     

名眼看存储——iSCSI透视

随着信息技术的进步，我们对电子数 据的依赖越来越大。而作为电子数据的仓库──存储技术进步日新月异。我们已经进入了ＳＡＮ（存储区域网，ＳｔｏｒａｇｅＡｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＮＡＳ（网络存储，ＮｅｔｗｏｒｋＡｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ）和ＤＡＳ（直接连接     

用VISUAL FOXPRO设计多媒体播放器

本文介绍了利用ＶＩＳＵＡＬＦＯＸＰＲＯ的应用程序接口ＦＯＸＴＯＯＬＳ调用ＷＩＮＤＯＷＳ的ＤＬＬ库开发多媒体播放器的原理及实现技术，利用该播放器可以对波形文件（．ＷＡＶ），数字音乐，（．ＭＩＤ），视频图象（．ＡＶＩ）动画（．ＦＬＡ）音频，压缩视频（．ＭＰＧ）Ｖ－ＣＤ视频，（．ＤＡＴ）等进行控制和播放。     

一种POCSAG码的软件解码方案

将输入捕捉ＴＣＡＰ技术与输出比较ＴＣＭＰ技术组合运用，解决了ＰＯＣＳＡＧ码的速率识别、位（ｂｉｔ）、字同步问题。同时给出生成多项式ｇ（ｘ）模２快速除法及ＢＣＨ（３１，２１）监督位算法的软件实施方案。为读者提供一种无线寻呼系统增值服务ＰＯＣＳＡＧ码软件解码方法。     

用于自动轨道转移飞行器（ATV）交会的相对GPS导航设计和验证

ＥＡＳ将通过ＡＴＶ交会预研（ＡＲＰ）项目，验证欧洲实现在未来自动轨道转移飞行器（ＡＴＶ）与国际阿尔法空间站（ＩＳＳＡ）自动交会对接所要掌握的关键技术。在该预研项目中，研制了一个基于ＧＰＳ的相对导航系统（ＲＧＰＳ），作为远程接近操作（１２ｋｍ￣３００ｍ）所采用的主要导航基准。其基本设计思想是利用卡尔曼滤波器处理两台ＧＰＳ接收机在同一时刻接收到的数据，一个ＧＰＳ接收机装在ＡＴＶ上，另一个装在ＩＳＳＡ上     

采购手记

最近几日,ＰＩＩＩ ５５０Ｅ（散）、ＰＩＩＩ ５００（散）的价位是 １３００、１０３０元,较上周下降了２０元刚刚有了几天好日,ＡＭＤ各路“人马”就大举杀到,价格大幅下调,各款的降幅也在２０至５０元不等,而 Ｋ７ ５５０的降幅更是近百元。其价格 Ｋ７ ５５０（Ｓｌｏｔ Ａ）／雷鸟 ７００（Ｓｏｃｋｅｔ Ａ）／毒龙６５０（Ｓｏｃｋｅｔ Ａ）／毒龙 ６００（Ｓｏｃｋｅｔ Ａ）的市价分别为 ７００／１１５０／６７０／５００,看来Ｉｎｔｅｌ在与ＡＭＤ的竞争中还真是情况不妙了。 目前沈阳乃至全国的内存价格都进行了大幅下调…     

A sensitivity-based approach for pruning architecture of Madalines

Architecture design is a very important issue in neural network research. One popular way to find proper size of a network is to prune an oversize trained network to a smaller one while keeping established performance. This paper presents a sensitivity-based approach to prune hidden Adalines from a Madaline with causing as little as possible performance loss and thus easy compensating for the loss. The approach is novel in setting up a relevance measure, by means of an Adalines’ sensitivity measure, to locate the least relevant Adaline in a Madaline. The sensitivity measure is the probability of an Adaline’s output inversions due to input variation with respect to overall input patterns, and the relevance measure is defined as the multiplication of the Adaline’s sensitivity value by the summation of the absolute value of the Adaline’s outgoing weights. Based on the relevance measure, a pruning algorithm can be simply programmed, which iteratively prunes an Adaline with the least relevance value from hidden layer of a given Madaline and then conducts some compensations until no more Adalines can be removed under a given performance requirement. The effectiveness of the pruning approach is verified by some experimental results.     

基于PID型Adaline网络的升降台控制方法

针对传统PID控制方法在剪叉升降台的非线性时变系统中表现出一定的局限性,通过分析升降台剪叉机构的运动模型后,结合神经网络控制技术,把Adaline网络应用在舞台升降台控制系统的PID控制中,构造PID型Adaline网络参数自整定控制器,MATLAB仿真结果表明,该算法简单实用,能保证升降台速度均匀稳定,准确定位。     

Implementation of hybrid ANN–PSO algorithm on FPGA for harmonic estimation

Harmonic estimation is the main process in active filters for harmonic reduction. A hybrid Adaptive Neural Network–Particle Swarm Optimization (ANN–PSO) algorithm is being proposed for harmonic isolation. Originally Fourier Transformation is used to analyze a distorted wave. In order to improve the convergence rate and processing speed an Adaptive Neural Network Algorithm called Adaline has then been used. A further improvement has been provided to reduce the error and increase the fineness of harmonic isolation by combining PSO algorithm with Adaline algorithm. The inertia weight factor of PSO is combined along with the weight factor of Adaline and trained in Neural Network environment for better results. ANN–PSO provides uniform convergence with the convergence rate comparable that of Adaline algorithm. The proposed ANN–PSO algorithm is implemented on an FPGA. To validate the performance of ANN–PSO; results are compared with Adaline algorithm and presented herein.     

热电偶式风速传感器的非线性动态调校

介绍了以热电偶为检测器件的风速传感器的测量原理,在分析其输出特性的基础上,阐述了一种人工神经网络模型———Adaline模型的网络学习,逼近非线性函数的方法,利用神经网络对风速传感器的非线性进行校正,大大提高了风速的检测精度。     

一类随机曲线的控制生成

提出一类形状具有较好可控性和可预见性的随机曲线生成方法,用于描述不具有分形特征的随机现象,从确定的自由曲线出发,对自由曲线的每一型值点给予一个随机权系统,随机地改变型值点的线性组合关系,使自由曲线向随机曲线转变,应用自适应线性神经元网络对自由曲线的调配函数进行训练,由自适应神经网络的自适应学习机理控制随机权系数的取值,并通过控制神经网络的可调参数影响随机权第数的神经网络输出,进一步控制随机曲线的整体或局部形状,对神经网络可控参数的三种不同的设置方式,可把自由曲线转变为规则的、非规则的或具有分形特征的随机曲线,该文所提方法生成的随机曲线,具有较好的可控性,且方法简明、易于实现。     

一种解决输出超调问题的滑模流形新算法

为解决由极点配置方法构造的滑模切换面会引起系统输出超调这一问题,设计一种新型滑模控制器,并将其用于三容水箱的液位控制系统中.该控制器的设计包括两个相对独立的部分:滑模面的定义度切换控制律的设计.对滑模面的定义,首先解释了滑模面增益参数的选择与产生输出超调问题之间的关系,然后从积分饱和问题以及系统动态特性出发,给出了避免输出引发超调现象的解决方法;对切换控制律的设计,提出了一种新的控制律切换向量算法,该算法使得系统在避免产生强抖振的前提下快速收敛到滑模面.仿真实验表明提出方法能有效地避免输出超调,并且很好地抑制了抖振的发生,有较好的应用前景.     

Adaptive kernel-based equalization for non-stationary digital communications channels

It is well known that the optimal symbol decision equalizer for noisy digital transmission channels is generally non-linear. A previous work demonstrated the performance of the so-called Kernel Adaline non-linear classifier in application to these channels, whilst pointing out that the Kernel Adaline is not an adaptive machine and thus would suffer in use on non-stationary channels. Here, we review Kernel-LMS, an adaptive extension of the Kernel Adaline, and introduce Fast Kernel-LMS, a low-complexity approximation to the same. The algorithm is augmented to implement decision feedback, and the performance of the fast algorithm in solving some synthetic non-stationary channel equalization problems is then investigated.     

The effects of limited-precision weights on the threshold Adaline

The effect of limited-precision weights on the functional capability of a threshold Adaline is examined. The number of logic functions which can be implemented by the threshold Adaline serves as the primary measure of functional capability. Closed-form expressions are provided for the number of logic functions which can be implemented by a threshold Adaline with four different levels of weight precision. In addition, realization tests and procedures (based on the characterizing numbers) are provided for each level of weight precision. The number of realizable logic functions is compared to the capacity of a threshold Adaline with limited precision weights and a relationship between the two measures is proposed.     

具有输出/全状态约束的固定时间滑模控制

本文主要解决具有约束的二阶系统的固定时间跟踪控制问题,分别讨论了具有输出约束与具有全状态约束的控制算法设计.首先,为解决输出约束下的固定时间控制问题,本文构建了具有输出约束的新型终端滑模变量,并设计了具有扰动抑制能力的固定时间滑模控制律,保证系统输出始终满足约束条件,同时跟踪误差在固定时间内收敛到原点的充分小的邻域内.进一步,为了处理具有全状态约束的控制问题,本文构建了具有全状态约束的终端滑模变量并设计了相应的固定时间滑模控制律.鉴于系统控制律的不连续性,文章采用非光滑分析及Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的稳定性.最后,在数值仿真中,将本文提出的方法与传统固定时间滑模方法进行对比,验证了所建立算法的有效性.     

基于单层Adaline网络的自适应控制

本文提出一种基于单个Adaline神经元的自适应控制方法。经仿真结果表明，这种单个神经网络控制器参数易调，学习算法收敛快、稳定，控制性能较好。