基于人工神经网络的多模型综合预报方法

根据天气系统非线性变化及天气变化受大气多种内外因素综合影响的特点，文中提出了用ANN的前馈网络(BP算法)串入竞争自组织映射网络(SOM网络)方法对同一预报量进行不同结构类型的MOS模型、动力诊断模型和人工智能模型的综合预报。利用这一系统对样本进行了先聚类后训练的预报。结果表明，BP SOM网络实现多模型(异型)综合预报系统具有很好的应用前景。     

多层组合分类器研究

为了提高监督分类的精度，本文从组合分类器的结构出发，提出一种横向多层组合模型，并对这种模型的运行方式与组合特性进行分析。该模型每层含有一个分类器，每个分类器的输入和输出一起作为其后面一层的输入。我们将简单贝叶斯法与BP神经网络组合成两层分类器。实验结果表明，这种组合方式有效地提高了单个方法的分类精度。     

前馈网络凸优化算法的自适应分析及应用

该文利用凸优化理论和约束优化理论为前馈神经网络构造出了一个新的优化目标函数。该目标函数的一个重要特点是：若固定连接权值，它对隐层输出来说为凸的；若固定隐层输出，它对连接权值来说为凸的。对该目标函数进行优化时，把隐层输出也做为被优化变量，交替优化隐层输出和连接权值；之后再增大惩罚因子的值，重复上述步骤，直到惩罚因子足够大为止。用新的目标函数设计的前馈网络凸优化算法，能在很大程度上克服以往算法易于陷入局部最小而使网络训练失败的缺陷。从理论和实践上对新算法进行了深入分析，重点分析了惩罚因子在算法中的重要作用，并通过图像压缩这一实例进行了很好的验证。     

A simple and robust speed control scheme of permanent magnet synchronous motor

This paper presents a simple and robust speed control scheme of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM). It is to achieve accurate control performance in the presence of load torque and plant parameter variation. A robust disturbance cancellation feed forward controller is used to estimate the torque disturbance. The simple and practical control scheme is easily implemented on a PMSM driver using a TMS320LF2407 DSP. The effectiveness of the proposed robust speed control approach is demonstrated by simulation and experhnental results.     

火电厂多代理控制系统

针对火电厂非线性、多变量和多控制目标的特点,设计了一个火电厂多代理控制系统(PPMACS).在PP MACS中,前馈控制代理(FFCAs)采用神经模糊系统进行决策,反馈控制代理(FBCAs)采用基于遗传算法的模糊系统进行决策.优化任务分解代理(OTDAs)通过一个优化代理和一个分解代理来进行多目标优化分解PPMACS的任务.协调代理根据运行条件协调PPMACS的各个代理.仿真结果显示了火电厂多代理控制系统能够实现火电单元机组的多目标运行和大范围负荷跟踪.神经网络、模糊逻辑和遗传算法是PPMACS中的智能代理进行决策的有效工具.     

新控制方法在攀钢层流冷却基础自动化系统中的应用

介绍液位控制、目标卷取温度的前馈控制和带有Smith预估器反馈控制在攀钢热轧厂层流冷却基础自动化系统中的应用 ,这些方法具有很好的控制效果 ,可以广泛用于这类系统     

腊样芽孢杆菌DM423分批培养过程中生物量的人工神经网络软测量

利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量.构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络的输入变量,生物量浓度为输出变量的5-5-1型的3层前馈网络,网络对DM423的生物量浓度估算精确度较好.分别对葡萄糖浓度、pH和溶氧的实际测量值施加干扰,对网络的鲁棒性进行检测,结果表明,所建立的神经网络具有一定的抗干扰能力.     

基于DSP的SMT贴片机运动控制卡设计

一 序言 SMT贴片机是一个视觉机器人系统．由X-Y-Z-θ4个自由度机械手，PCB板传输定位系统．元器件上料系统和视觉系统构成。决定贴片速度和精度是机械手的运动控制。开放式的运动控制技术利用了近年来电子、网络通信、计算机和控制理论等领域的新成果．通过对以电机驱动的执行机构等设备进行运动控制，以实现预定运动轨迹目标的装置．用于完成多个运动轴（2～32轴）位置、速度和同步的控制。本运动控制系统的任务是研制高速高精度视觉贴片机DSP多轴运动控制卡．同时实现4个轴（如图1）的位置控制，研究高速度、高加速度运动与贴片精度的难题。     

随机权神经网络增量构造学习方法研究进展

随机权神经网络(random weight neural network,RWNN)在解决数据定性和定量分析方面具有强大的潜力,其最显著的特征是隐含层参数随机生成.这一特征使得RWNN相比于基于梯度下降优化微调节点参数的神经网络具有诸多优势,如结构简单、易于实现和低人工干预等.RWNN的隐含层和输入层之间的参数是在一个固定区间内随机生成,而隐含层和输出层之间的输出权值则通过解析法进行求解.增量构造方法从一个小的初始网络开始,逐渐添加新的隐含层节点以提升模型品质,直到满足预期性能目标.基于此,重点从基础理论、增量构造学习方法和未来开放研究方向等方面切入,全面综述增量RWNN的研究进展.首先介绍RWNN的基本结构、理论和分析;进一步重点介绍RWNN在增量构造学习方法上的各种改进及应用;最后指出RWNN增量构造学习未来开放的研究方向.     

变频器驱动型提升机的稳定性控制技术研究

煤矿通常位于较偏远的地区,即配电网末端,此时的电网阻抗较大,电网极可能表现出弱电网特性。由于节能减排的需要,变频器驱动型提升机在现代矿业生产中得到广泛应用,但是当电网较弱时会严重威胁到变频驱动型提升机的稳定性。首先分析了常规控制方式下变频驱动型提升机的稳定域,针对传统控制下提升机稳定域较小的问题,引入了基于权重前馈的控制方案,该方案可大幅提高弱电网下提升机的稳定域。最后搭建了实验系统,验证了理论分析的正确性和控制方案的有效性。