工业控制网络的发展

阐述了工业控制网络及其特点,简要介绍了目前国际上已经应用的几种主要的控制网络,最后对控制网络的发展趋势进行了展望。     

在癌症分类中基于PPS抽样的集成神经网络算法

针对样本重组的有效性和合理性问题,将PPS抽样技术引入样本重构,提出了基于PPS抽样的集成神经网络算法,以提高个体神经网络的准确性与差异度,并实现动态选择个体神经网络的神经网络集成新方法.最后在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明,该方法与采用多个互相合作互相竞争的个体神经网络集成方法相当,但计算量更小,所用运算时间更少,效率更高.     

Labview在BP神经网络谐波监测中的实现

为了减少电力系统中谐波的危害,本文将神经网络理论应用于谐波监测,使用界面设计方便美观的Labview编程语言制作了一种谐波监测仪。文中构造了一个目前应用最为广泛的BP网络,给出了网络算法,形成了训练样本。并用基于Labview工作平台的G语言,编写了训练程序,将所形成的样本对网络进行了训练,然后对训练好的网络进行仿真实验。结果表明:所设计的神经网络可很好的监测谐波,并对谐波参数的显示设计了很好的人机界面。     

采用CDMA通信的远程照相监控系统

介绍了采用CDMA通信的远程照相监控系统的设计思想、实现功能和工作过程。通过一个基本的点对点的远程照相监控系统,说明了系统的硬件构成、软件的编程方法以及该系统应用的场合和使用它的优缺点。     

基于S函数调节的非线性自适应动态面控制

针对一类控制增益未知的多输入多输出（MIMO）非线性系统,提出了一种基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制方法．利用动态面控制解决反推法的计算膨胀问题;同时在参数自适应律中引入S（Sigmoid）函数,动态调节神经网络的收敛速度,解决了自适应初始阶段的抖振现象．利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统所有信号最终有界,系统的跟踪误差最终收敛到有界紧集内．仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于网络控制系统的感应电机非线性控制

针对网络控制系统中存在不确定时延的问题,讨论了网络条件下感应电机的建模与控制．首先基于感应电机的非线性数学模型,运用直接反馈化方法将其线性化,然后在线性化的基础上引入具有时延的网络控制系统,建立了感应电机的网络化控制模型．运用李亚普诺夫函数方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件,基于相应的线性矩阵不等式可行解,可以求解状态反馈控制律．最后,仿真结果验证了该方法的有效性．     

无线传感器网络中的隐私保护研究

随着无线传感器网络的广泛应用,安全问题发生变化,通信安全成为重要的一部分,隐私保护日渐重要。首先分析了无线传感器网络的通信安全特点、通信安全的需求、面临的保密性威胁及攻击模型。最后,基于对无线传感器网络隐私保护问题的分析和评述,指出了今后该领域的研究方向。     

RCGNN：一种基于实数编码的遗传神经网络预测方法

将遗传算法与神经网络相结合,提出一种实数编码、自适应选择、算术交叉、高斯变异、爬山操作的改进遗传BP神经网络RCGNN,利用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化。以时间序列预测的实例进行编程计算表明,用遗传算法进行网络训练,其收敛速度快,最终总误差最小,预测准确率高。对算法中参数进行的相应研究表明,增加爬山操作次数能很好地提高网络训练的速度,同时使误差下降快;爬山操作越多,收敛速度越快,最终误差越小,但计算运行时间也会增加。     

SAR地面处理系统中基于XML的网络管理

提出了一种适用于SAR地面处理系统网络监控的框架模型,该模型包括监控中心、节点和监控终端。模型各实体间采用XML作为信息交互的平台,并且提出了基于服务的网络节点逻辑划分的方案。该模型的监控范围涵盖了对硬件平台的监控到网络系统专有的业务逻辑监控,是一套完整的基于服务的系统状态监控方案。     

基于BP网络的中文文本分类技术

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法.该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简.此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响.