基于最小二乘支持向量机和混沌优化的非线性预测控制

针对非线性多入多出（MIMO）系统,提出一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）和混沌优化的预测 控制策略．预测模型是预测控制的三要素之一．本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM 算法,在可行域内反复搜 索,从而得到最优的LSSVM 算法参数,以及最优的LSSVM 模型．在线优化是另一个要素．提出了基于变尺度混沌 优化的MSC-MPC（变尺度混沌－模型预测控制）算法,可根据控制误差的大小,决定是否缩小搜索范围,从而迅速 收敛到最优解．该算法计算简单,容易实现,避免了同类方法复杂的求导、求逆运算．仿真结果显示：Chaos-LSSVM 算法和MSC-MPC 算法分别具有良好的建模、控制性能．     

用Delphi编程实现与ARM控制器的串行通信

介绍了下位机与上位机串行通信的实现,其中下位机采用ARM技术,上位机采用Delphi编程开发的串口通信程序。详细介绍了ARM芯片内自带的UART工作原理及其直接与计算机串行口的连接方法。分析归纳了用Delphi编写串行通信程序的几种方法,并在最后给出了部分代码实例。对时下流行的嵌入式技术进行了介绍和优点总结。     

一种改进操作算子的加速收敛遗传算法

针对基本遗传算法效率低和易早熟的缺陷,提出了一种改进操作算子的遗传算法.该算法在种群初始化、选择、交叉、变异等基本算子的基础上加以改进,使算法具有更好的适应性.对3组不同函数的测试表明,改进算法较传统的遗传算法具有在种群很小的情况下收敛速度快稳定性高的优点,同时能有效地避免早熟现象.     

基于CAN总线的机器人控制系统的设计与实现

本文介绍一个基于CAN总线的6关节机器人的控制系统。介绍了CAN总线技术的特点并给出控制系统上下位机的硬件组成和软件设计。     

隐性知识条件下变论域模糊控制器的设计

阐述了变论域模糊控制器的基本结构,给出了在隐性知识条件下的设计方法,即把推理前件的隶属度 函数峰点在论域内作平均分配,把推理后件的隶属度函数峰点视作待定参数,以递推最小二乘辨识算法作为其实现 算法,并讨论了递推算法的截止条件．仿真实验表明,由该辨识算法设计的控制器能够较好地逼近原始的输入输出 数据．     

NAT技术分析及其在防火墙中的应用

本文介绍了三种NAT技术：静态NAT、动态NAT和端口级NAT，分析了NAT技术的工作原理和实现方法及其在应用中的优缺点，并提出了一些解决方案；重点介绍了NAT技术在防火墙中的应用。NAT和防火墙技术的结合，不但节约了IP资源．更增强了防火墙的安全防御策略。     

一种求解约束优化问题的混合算法

提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题,混合算法由两层迭代结构组成,在内层迭代中,利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下一个迭代点。外层迭代主要修正Lagrange乘子和罚参数,检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束优化子问题,检查收敛准则是否满足。数值实验结果表明该混合算法的有效性。     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．     

Java无用单元回收方式与性能分析

Java技术中使用称为垃圾收集器的技术来监视程序的运行,GC对Java程序员来说基本上是透明的,当对象不再使用时,就自动释放堆中的无用单元.分析垃圾收集的概念和常用算法,通过实脸指出了在实际应用中应咖何选择适当的收集方法提高GC的效率.     

基于最小二乘支持向量机的双模控制

提出一种保证闭环系统稳定性的双模控制:采用预测控制将状态驱动到终端约束域,再利用局部线性控制将状态驱动到原点.在分析一类基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制的基础上,在常规的性能指标后附加了一个终端约束,并利用李亚普诺夫方法推导了确保闭环系统稳定性的4个充分条件.在此基础上,推导了基于最小二乘支持向量机的双模控制算法.仿真结果显示了算法的优越性.