基于强化学习的多智能体动态协作规则提取

在分布式的动态环境下,多智能体系统的协作是建立在规则集合上的动态过程,因此需要建立动态的协作规则.多智能体强化学习的平稳状态本质上即是智能体之间的协作规则,据此提出一种基于强化学习的协作规则提取的方法,并由此构成智能体决策的新结构,最后用实例进行分析和证明了所提出的方法与单纯的强化学习方法相比较,具有如下优点:1)提取的规则可以加快多智能体的协作决策过程;2)规则的动态变化可以适应环境的动态变化;3)规则可以避免多次重复的学习过程.     

基于递归平均PID增量算法的四电机粗纱张力控制

张力控制是粗纱机控制系统中的核心问题。文章在对控制对象分析的基础上，对传统PID算法做出改进，提出了递归平均PID增量算法，从而大大地改进了四电机粗纱机在自动纺纱情况下的控制性能，使四电机粗纱机的开发取得了进步。     

基于IEEE1394总线数控系统实时通信的实现

对于开放式数控系统,它的控制软件全部在计算机中,硬件仅是计算机与伺服驱动之间的标准通用接口。为满足系统的实时性和可靠性,采用性能优越的IEEE1394总线连接计算机与伺服驱动。上位机以Windows+RTX(Real Time Extension)为平台,结合开放式主机控制器接口(OHCI)协议,实现了DMA方式的异步数据传输,并给出实验结果。     

基于智能卡和指纹识别的网络安全新模式

本文介绍了智能卡和指纹识别技术，论述了智能卡在网络安全体系中的作用和特点，提出了一种基于智能卡和指纹识别的网络安全通信模式，以提高网络通信的安全性。     

多智能体协作技术综述

本文从协作模型和研究方法两个角度考察了多智能体协作技术的发展,认为是外在的 理性形式化模型和内在的对策和学习机制是多智能体协作技术的两个重要方面．并对这两个 方面的研究和应用前景作了进一步的展望．     

多智能体系统中基于DOOLEY图的智能体合作框架

本文提出在多智能体环境下智能体分布式合作结构的设计方法,引入DOOLEY图建立智能体的合作框架,即对给定智能体根据与合作密切相关的事件给出简要描述,并与这些事件之间的关系结合起来作为输入来建立分布式合作框架,提供了-种特殊的合作机制来保证智能体间的相互作用.     

非线性系统多步预测控制的复合神经网络实现

提出一种基于神经网络的非线性多步预测控制,采用由线性网络和动态递归神经网络构成的复合神经网络。在此基础上将线性系统的广义预测控制器扩展为非线性系统的多步预测控制器。通过对非线性过程ＣＳＴＲ的仿真表明,该方法的稳定性和鲁棒性明显优于线性ＤＭＣ预测控制。     

基于双闭环模糊控制的有源电力滤波器

有源电力滤波器普遍采用双闭环控制.从双闭环协调控制的思路出发,通过对有源电力滤波器运行时内外环之间的相互耦合的研究,总结了双闭环PI参数协调控制的规律,并把总结的控制规律应用模糊控制的方式对有源电力滤波器进行控制.仿真结果和实验测试结果表明所述方法不仅使得直流母线电压在启动过程中的超调量很小,电压收敛速度快,而且发出的冲击电流很小,从而大大增强了系统运行的可靠性和直流母线电压的稳定性.仿真结果和实验测试结果表明,该方案能显著提高系统响应速度,并使注入电网的谐波电流达到IEEE519-1992的要求.     

基于二阶段相似度学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于最近邻协同过滤推荐算法中计算相似度存在的缺陷,提出了一种基于二阶段相似度学习的协同过滤推荐算法,该算法旨在通过较少的迭代计算改善推荐算法性能。它以既约梯度法迭代寻优为主、最近邻算法为辅,通过邻居的海选和精选,最终提高了相似度的计算精度,改善了误差性能。实验表明,在一定条件下该算法不仅在误差性能上优于传统的推荐算法,而且其算法收敛速度快,可实现相似度参数动态调整和分布式计算。     

基于小波包最佳基分解的特征表示

特征提取是信号识别与分类中的重要一环,对提高系统的准确、改善系统性能起着关键的作用。利用小波包变换对信号进行特征提取是近年来发展起来的一种新的特征表示手段,在许多领域中已获得了成功的应用。论文首先回顾了采用小波包变换对信号进行分解的过程,并在此基础上研究了基于小波包变换的特征表示与提取方法。