学习控制系统

一般性地论述了学习控制的基本理论问题，给出了学习与学习控制系统的若干定义，探讨了学习控制与智能控制的关系。基于学习控制的发展历史与研究现状，将学习控制系统划分为基于模式识别的学习控制、异步自学习控制及连接主义的学习控制等，并给出了有关的研究进展及存在的问题，最后指出，与模糊逻辑，专家系统的进一步结合，是学习控制系统发展的必然趋势。     

网络资源并行优化的纵横复合弹簧网络方法

具有复杂社会动力学特性的计算机网络中，存在着许多难以求解的问题，该文提出一种新的纵横复合弹簧网络模型和方法，对计算机网络资源的分布式优化问题建立了相应的数学物理模型及分布平行算法，将网络资源优化问题求解过程转变为对应的复合弹簧网络形变过程，该模型和方法能刻画网络实体之间并发的复杂的社会交互行为（竞争，协作和诱导等），能描述网络实体随局势的变化各自采取的动态策略和自治行为，并能体现出市场价格机制的作用，给出了在宽带网络的带宽分配问题的应用实例。     

Kinect传感器的网络通信数据泄露自主感知系统设计

针对传统方法获取的网络通信深度信息不完整、数据传输安全性不高等问题,设计Kinect传感器的网络通信数据泄露自主感知系统.模糊推理方法结合专家经验构建Kinect传感器数据脆性评估体系,运用基于灰色关联分析及理想优基点法计算通信数据敏感度,获得敏感数据泄露漏洞挖掘目标;基于开源数据组件集,构建集数据收集整理、数据存储、...     

竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习

针对连续空间的复杂学习任务,提出了一种竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN),该网络结构集成了Takagi-Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法.文中相应提出了两种学习算法,即竞争式Takagi-Sugeno模糊Q-学习算法和竞争式Takagi-Sugeno模糊优胜学习算法,其把CTSFRLN训练成为一种所谓的Takagi-Sugeno模糊变结构控制器.以二级倒立摆控制系统为例,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法.     

基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法

提出了一种新的基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法,该方法通过计算自主车辆行驶轨迹和参考轨迹的尺度不变曲率积分特征及其相关性进行匹配,可以有效地消除因航迹推算(DR)传感器标定参数偏差和航向角估计偏差而引起的错误匹配问题.文中首先采用扩展卡尔曼滤波器融合惯性测量单元输出、方向盘转角和4个ABS(防抱死刹车系统)传感器测量的轮速,估计自主车辆的位姿状态,并据此从数字地图中选择匹配的候选路段.然后利用本文提出的曲率空间特征地图匹配算法实现路段匹配,并根据曲率和航向角变化确定匹配点,最后将其作为无迹卡尔曼滤波器的观测值更新滤波器,从而实现高精度的位姿估计.现场道路实验结果表明,该法能够有效地实现地图匹配,降低自主车辆DR产生的累积误差,从而能够在GPS(全球定位系统)信号失效情况下实现长距离精确定位.     

数据交互中用户敏感信息脱敏及格式限制研究

传统方法在数据交互中用户敏感信息脱敏处理效果不理想,脱敏处理时间较长,为此,对用户敏感信息脱敏及格式限制进行研究.按敏感级别将用户敏感信息划分为一般敏感与特别敏感两个等级,对各级信息进行脱敏获取脱敏后的用户信息;限制脱敏后用户信息的输出格式,降低数据交互时输出接口的信息量,实现数据交互效率的有效提升.结果表明,该方法能...     

面向匹配决策问题的漏整合神经元稀疏ESN网络

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性.     

带约束二进制矩阵编码染色体及遗传算子设计

提出了一类带约束的二进制矩阵型染色体的编码方法.相对于传统向量型染色体编码方法而言,该方法可以通过在矩阵中设置"禁止位"将复杂优化问题的若干约束条件在编码中体现出来.此类染色体的交叉和变异操作不能采用传统方法,否则子代染色体可能成为问题的非法解.设计了一种针对此类型染色体的巡回变换操作,基于该操作可以实现用于带约束二进制矩阵编码染色体的交叉和变异算子.仿真实例表明,此类染色体及遗传算子的设计对于遗传算法用于复杂优化问题的求解,具有一定意义.     

网络行为研究环境的设计与实现

1.引言随着网络应用的拓广和规模的扩大,网络正逐渐成为一个复杂的开放系统。在越来越多因素的作用下,网络不再是简单、可预测的线性系统,它演变为了一个具有复杂行为的非线性系统,如具有社会行为、新陈代谢行为以及非线性动力学行为等。对复杂网络行为的有限了解使我们还没有办法掌握网络行为背后的内在规律。这给网络的管理控制带来了困难,进而使许多网络问题无法得到全面的解决。近年,不少研究对网络行为有了新的发现和认识,如对网络流量自相似性的发现,网络行为中社会行为的表现,TCP/IP机制的混沌特性,路由器BUFFER排队的自组织现象等等,很多方法和理论如代数模型方法、混沌孤立子竞     

一种面向计算机网络行为的仿真器

因特网是一个超分布、超并行、复杂的非线性系统，网络行为的研究是指从整体的角度研究网络中自组织的、具有相变的时空有序行为。现有的网络仿真软件难以满足网络宏观行为研究的需要。因此，我们设计并实现了一种面向计算机网络行为的仿真器NBE。本文首先论述了NBE的结构、设计思想及功能，进而讨论了利用NBE进行网络行为仿真和
分析的某些结果。