基于RBFNN的伺服系统在线辨识方法

由于伺服系统中存在的非线性和不确定性,难以用传统的方法进行建模,本文采用神经网络通过函数逼近完成非线性系统的在线辨识。结合文中提出的径向基网络,通过对某转台伺服系统的仿真,验证了本文提出方法的可行性和有效性。     

基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用

针对径向基函数(RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题，对径向基函数网络的拓扑结构作了改进，并给出了改进的径向基函数(MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法，最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象(CSTR)进行了应用研究，结果表明方法有效。     

基于小波神经网络的系统辨识方法

神经网络由于具有良好的自学习和自适应能力，在非线性黑箱建模或系统辨识中有着广泛的应用，这些辨识模型有：多层感知器、径向基函数网和反馈网络等等。文中提出了基于小波神经网络模型的系统辨识方法。由于小波变换或分解所表面的良好的时频局部化特性，以及多尺度的功能，我们用规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数，得到所谓的小波神经网络。通过计算机仿真证实了该方法的良好的辨识效果。     

基于RBFNN的非线性动态系统辨识与控制

提出了将径向基函数神经网络(RBFNN)的辨识能力与非线性内模控制结合起来得到一种新的控制策略.介绍通过训练RBFNN来得到过程的逆模,由此逆模控制器与一个鲁棒滤波器组成非线性内模控制器.给出了pH中和反应过程的仿真.     

基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识

从径向基函数（RBF）神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辩识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。     

基于遗传算法的系统在线辨识

首先介绍了一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法－遗传算法，并讨论了它在系统在线辨识中的实现，仿真表明，遗传算法能在线辨识时滞并收敛到全局最优。     

一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法

结合并行算法的运算能力和遗传算法的搜索能力，提出一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法。其特点是通过并行遗传算法实现对RBF神经网络极值、宽度和中心位置等有关参数的估计，其速度快、精度高，从而通过RBF神经网络有效地完成了对非线性系统的辨识。最后给出了仿真结果，证实了该方法的有效性。     

模型在线辨识方法及其应用

本文提出了一种有效的非线性模型和参数在线估计方法。为了实现模型在线辨识，本文根据误差性能指标，给出了模型判据及计算式。根据递推加权最小二乘算法和优选判据，导出了模型和参数同时在线估计的有效算法。为了提高计算效率和数值稳定性，模型辨识和参数辨识均采用了Ｕ－Ｄ分解方法。新方法可用于飞行器非线性气动模型和参数的实时估计。实际应用结果表明，使用该方法可以有效地确定多项式、样条函数模型结构，参数辨识的结果满     

RBF神经网络理论及其在控制中的应用

对ＲＢＦ神经网络的结构、分类、函数逼近理论及训练方法进行了综述，并且对ＲＢＦ网络的优点及问题作了分析，同时介绍了目前ＲＢＦ网络在控制方面应用情况，最后提出了ＲＢＦ网络在控制中的研究及应用新方向。     

RBF网络在线辨识的神经元控制

提出了一种基于RBF网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法。介绍了RBF网络在线辨识、单神经元PID控制器和控制算法。仿真和应用结果表明，该方法比常规PID控制具有调节速度快、超调小等特点。     

基于互联网的分布式在线考试系统设计与实现

随着互联网技术的发展,分布式管理系统在教育领域已经得到了广泛的应用,尤其是教学考试。本文详细的分析了分布式在线考试系统的实现技术,包括JSP分布式系统开发技术和基于遗传算法的智能组卷技术,给出了在线考试系统的主要功能,并且给出了智能组卷的核心功能实现内容。     

基于TMS320F28335的稳定平台伺服系统的设计研究

为了实现稳定平台的高精度控制,设计了相应的伺服系统。提出了一种基于TMS320F28335 DSP的伺服控制方案,并给出了控制系统的硬件和软件设计。采用DSP的eQEP模块和光电编码器来实现转角和转速测量。与以往技术相比,该方法大大提高了系统的可靠性和实时性。实验表明,该系统具有检测精度高、易于编程和硬件紧凑的特点。     

基于ASP的在线考试系统的设计与实现

文章介绍了一个在Web环境下,基于ASP技术开发的在线考试系统的总体设计、主要功能模块,并给出了具体的实现方案。     

学分制网上选课系统的数据库设计方案

主要探讨了在真正的学分制管理模式下,开发网上选课系统需要解决的主要问题,重点介绍了后台数据库的整体设计思路。     

一种基于在线辨识的Web 服务自适应接纳控制

设计并实现了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)系统模型在线辨识的Web服务自适应接纳控制,根据系统模型的变化在线调节比例积分控制器参数.通过接纳时间比反馈控制机制,调整控制周期内服务器接纳请求的时间长度,进而实现接纳控制.通过仿真实验,并与多种不同控制方法进行比较,所得结果表明,在线辨识自适应控制能够在服务器过载的情况下更有效地控制系统资源,进一步提高了服务质量.     

嵌入式铁路车号自动识别系统研究设计

根据铁路车号自动识别的基本原理,采用ARM9工业级芯片AT91SAM9260设计开发了铁路车号识别系统的嵌入式系统;嵌入式系统通过串口与射频模块和车轮传感器之间通信,通过串口或以太网口与CPS之间的通信。通过状态转移图说明了铁路车号自动识别系统的待机状态、车号识别、数据传输以及自检状态的转换关系;通过系统的状态及工作流程建立了系统的流程图。为了识别处理不同模块的收发数据,通过程序详细说明了在接收数据中添加端口模块编号字节的方法。     

Design of bilinear observer for singular bilinear systems

In this paper, by analyzing the worm’s propagation model, we propose a new worm warning system based on the method of system identification, and use recursive least squares algorithm to estimate the worm’s infection rate. The simulation result shows the method we adopted is an efficient way to conduct Internet worm warning.     

based on system identification

In this paper, by analyzing the worm’s propagation model, we propose a new worm warning system based on the method of system identification, and use recursive least squares algorithm to estimate the worm’s infection rate. The simulation result shows the method we adopted is an efficient way to conduct Internet worm warning.