一种基于马氏距离的线性判别分析分类算法

对于一个特定的模式识别问题,表达和识别模式的特征具有不同的形式,它们在物理意义上是完全不同的,而且在数量级具有很大差别。该文提出了一种基于马氏距离的线性判别分析分类算法,选取判别函数为马氏距离,可以适用于具有不同类型特征值的分类问题。将该算法应用于UCI中Credit-A、Credit-G、Iris和Vehicle四个数据库的分类,并采用K次交叉验证方法进行实验。从实验结果中可知,与ENTROPY算法和C4．5（8）算法分类效果相比较,该文所提出的线性判别分析算法计算简单,识别率较高,是一种实际可行的分类算法。     

基于遗传算法的ITAE最优传递函数标准型优化

本文利用遗传算法对一阶至七阶位移无静差的ITAE最优的传递函数标准型进行优化,并比较了系统分别在优化后的参数集和经典的参数集下的性能指标,可以发现经过遗传算法的优化,系统的性能明显提高了。     

基于熵的粗糙集属性简约算法

本文定义了四种条件熵，并在此基础上提出了四种基于熵的方法，以用于粗糙集数据分析中的属性简约。举例说明了这四种基于熵的属性简约算法各自的优缺点。最后对两个实际数据库进行了测试，结果表明了所提出的基于熵的属性简约算法的有效性。     

基于S7-300 PLC的单神经元PID控制器设计与实现

PID控制器在被控对象具有非线性特性或运行环境发生变化时,PID的固定参数导致控制系统性能下降。针对该问题,本文提出在S7-300 PLC上设计和实现基于Hebb学习规则单神经元PID控制器。首先根据神经元的学习能力,设计了基于Hebb学习规则的单神经元PID控制器,仿真测试表明相对于PID控制器,基于Hebb学习规则的单神经元PID能够自适应调整控制器参数,具有系统响应速度快和超调量小等优点。最后在S7-300 PLC上实现了基于Hebb学习规则的单神经元PID控制算法,对温度对象进行控制。实验结果表明,基于Hebb学习规则的单神经元PID算法简单,在PLC上易于实现,有效改善系统性能。