基于小波逼近和尺度变换的非参数辨识方法

提出一种以非正交小波为基函数并应用小波多尺度分析的系统脉冲响应辨识方法，该方法以小波级数的形式逼近脉冲响应过程．从理论上证明了经小波尺度变换后系统随机噪声的方差值减小，即噪声得到有效的抑制，从而大大提高了辨识精度．应用实例验证了所得结果的正确性和算法的实用性．     

离散广义大系统的Lyapunov稳定性分析

广义大系统的稳定性是广义大系统理论的基本问题之一,对其稳定性的研究要比状态空间大系统复杂得多,因为广义大系统不仅需要考虑稳定性,而且还要考虑正则性和因果性(离散广义系统)及脉冲自由(连续广义系统).本文在所有孤立子系统都是正则的且具有因果关系的条件下,利用Lyapunov方程,应用Lyapunov函数方法,研究了广义离散线性大系统和广义离散非线性大系统的稳定性和不稳定性问题,给出了离散广义大系统稳定性和不稳定性判定定理,得到了离散广义大系统的关联稳定参数域和不稳定域.     

改进计算能量函数下作业车间调度的混沌神经网络方法

神经网络是求解作业车间调度问题的一种有效方法,本文研究可以获得全局最优或近似全局最优的可行解的作业车问调度神经网络方法.给出包括作业车间调度所有约束条件的新的计算能量函数表达式,并把混沌动力学应用于离散Hopfield神经网络作业车间调度中,提出一种改进的暂态混沌离散神经网络作业车间调度方法.仿真结果表明,该方法不仅具有全局搜索能力,而且收敛速度较快,重要的是能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优的可行的作业车间调度方案.     

模糊核聚类的自适应算法

针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果，以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数，随机性强、容易陷入局部最优等弱点，将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中，提出了模糊核聚类的自适应算法,此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进,取得了更好的聚类效果,实验结果证实了该方法的有效性和可行性.     

输入采用标准模糊分划的模糊控制系统设计

稳定性分析和系统化设计是模糊控制理论的两个重要研究课题 .根据输入采用标准模糊分划的模糊系统的有关性质 ,本文研究了利用平行分布补偿法 (PDC)和线性矩阵不等式法 (LMI)系统化设计T_S模糊控制系统的方法 ,提出并证明了一个判定闭环Takagi_Sugeno (T_S)模糊控制系统稳定性的充分条件 .通过对非线性质量块 -弹簧 -阻尼器模糊控制系统的设计与仿真 ,验证了这些方法的有效性 .     

一类线性M IMO 离散系统的切换控制方法

提出一种针对线性MIMO离散系统的切换控制方法．该切换控制方法不仅利用了系统输出误差，而且利用了控制器的状态变量信息，使系统具有理想的动态响应特性．算法需要较少的被控对象信息，实时计算量小．仿真结果表明了该算法的有效性。     

Backstepping设计方法及应用

Backstepping设计方法是针对不确定性系统的一种系统化的控制器综合方法，是将Lyapunov函数的选取与控制器的设计相结合的一种回归设计方法．它通过从系统的最低阶次微分方程开始，引入虚拟控制的概念，一步一步设计满足要求的虚拟控制，最终设计出真正的控制律。本文介绍了Backstepping设计方法在线性系统和非线性系统中的具体实现，并对它的应用做了简单的综合介绍。     

一种新的自适应模糊系统

提出应用B-Spline函数为隶属函数的自适应模糊系统，该系统将B-Spline和ANFIS两有机地结合在一起，取长补短，达到简捷的隶属函数自寻优。研究结果表明，该方法运算速度快、系统的逼近误差小、精度高、简单易行，非常适合于隶属函数的在线优化。     

基于预测函数控制的纯滞后系统的研究

针对大纯滞后系统难以控制的问题，提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统。以上的分析研究均在JX-300X DCS中投入实际应用，取得了满意的应用效果。     

启发式搜索问题研究

探讨了问题空间中的启发式搜索技术,给出了构造启发式函数的基本方法,指出提高启发能力的措施和影响启发式搜索效率的主要因素。