基于遗传算法的神经网络控制器

本文介绍了一种用遗传算法训练神经网络控制器的设计方法,并将该控制器应用在对倒立摆的控制中,仿真实验显示了良好的控制效果.     

基于混合蚂蚁算法的网络资源均衡与优化

本文将具有强约束的网络资源均衡与优化问题转化为组合优化的最短路问题,利用遗传算法快速全局的搜索能力,生成初始解,并转化为网络的初始信息素分布.利用蚂蚁算法的正反馈特性,迅速收敛到问题的最优解.仿真表明取得了非常好的效果.     

基于模糊神经网络的网络业务量预测研究

利用神经网络(NN)的自学习能力以及模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和 NN 有机地结合起来,构造出了五层模糊神经网络(FNN),并用训练 NN 的相应学习算法-BP 算法来训练网络。本文将 FNN 用于网络自相似业务预测研究中,并与单纯的 NN 算法相比较。仿真结果表明,FNN 能很好地预测复杂网络业务,与传统的 NN 算法相比,不仅收敛速度快,且得到更好的预测效果。本文为复杂网络业务流量预测研究提供了一种有效途径。     

一种基于N维矩阵二值编码单亲遗传算法的QoS路由优化策略研究

文章提出了一种基于N维矩阵二值编码的单亲遗传算法解决计算机网络路由问题,仿真结果表明应用此种编码方式的单亲遗传算法进行路由选择不仅是可行和有效的,而且可以用于网络拓扑结构任意复杂网络的路由选择,此种单亲遗传算法比以往神经网络(NN)算法更优越。且与普通的遗传算法比较,不仅简化了遗传操作,实现容易,且不存在早熟收敛问题。     

控制系统数学模型的统一性研究

采用一种等价的δ算子供替离散时间系统中的平移算子，使连续时间系统与离子散时间系统的数学模型得到统一；并讨论了离散时间系统与其对应的连续时间系统之间的某些内在关系。     

燃煤锅炉的智能预测自适应微机控制系统

工业燃煤锅炉智能预测自适应控制微机系统的控制方案,采用的是广义预测自校正控制方案和智能控制方案,并配备较强的辅助监控和管理功能。软件编制采用模块化结构,应用TURBOC语言编制程序,多任务实时调度运行。这套系统在现场近三个月     

基于预报器的综合LQG自校正控制器*

本文推导了一类多项式LQG自校正控制算法,采用了增量和非增量两种模型形式。全面考虑了权P(z~(-1)),Q(z~(-1))和滤波多项式T(z~(-1))的作用,能控制存在有色噪声和前馈干扰的复杂过程。与广义预测控制仿真比较,结果表明这两种控制器均有良好的适应能力和强的鲁棒性。     

串级预测控制及其在涤纶片基生产线中的应用

涤纶片基拉膜生产线是一个大滞后的复杂工业生产过程,包含纵拉伸区和横拉伸区,生产中的扰动经常发生在铸片过程中,本文为此提出一种针对该类生产过程的预测控制算法,与典型的PI控制器相比,可以有效地克服内环的扰动,外环的预测控制器可以充分利用系统信息给出内环的设计值。     

神经网络在控制中的应用

在非线性系统的控制中，神经网络已成为强有力的工具．本文探讨了人工神经网络在建模和控制领域的研究概况，并对其发展趋势作了展望     

非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进

对非线性跟踪-微分器的性质进行分析,用适当的指数函数形式取代开关函数,定性地讨论时间尺度的取值问题,使系统在扰动存在的情况下也能满足跟踪要求,同时对跟踪-微分器的稳定性进行了分析.