RBF 神经网络的递阶遗传训练新方法

针对RBF网络的特点,提出一种递阶遗传算法,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。     

广义预测控制的直接算法

采用三个辨识器分别辨识开环系统、闭环系统和控制器的参数,利用开环系统参数计算预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统参数得到广义输出,用于辨识控制器的参数,并给出一种广义预测控制的直接算法。仿真结果表明该算法是有效可行的。     

一种自适应混沌同步方法及其在信息传输中的应用

基于自适应误差反馈策略,利用同步误差对系统参数进行调整,并采取策略对信道噪声进行一定程度的补偿,实现了两个具有参数失配的混沌系统的同步。并在此基础上利用参数调制和参数估计策略,实现了信息传输。     

棉花等级分类的预处理和特征提取

提出了棉花等级自动分类的实现框图,着重讨论了消除光线不均匀的预处理方法,提取了棉花图像的均方差变异系数、黑斑和黄斑三个特征参量。实验表明,这些特征能很好地表征棉花的等级。     

一类资源组合问题的扩展参数Petri网建模与优化研究

现代企业重组及ＣＩＭＳ资源调度问题是一类典型资源组合优化问题。文中针对这类资源组合优化问题。提出一种新的建模方法－－扩展参数Ｐｅｔｒｉ网。该网通过着色Ｐｅｔｒｉ网和时间Ｐｅｔｒｉ网中引入扩展参数使之对任务执行过程具有很强的模型描述与性能评价能力。另外,在该网中扩展的控制决策层Ｐｅｔｒｉ网模型不仅实现了对资源组合方案选择与评价并且可以方便地与不同的优化策略与优化算法进行集成,使问题的求解更加灵活、高     

Multiple Comparisons in Induction Algorithms

A single mechanism is responsible for three pathologies of induction algorithms: attribute selection errors, overfitting, and oversearching. In each pathology, induction algorithms compare multiple items based on scores from an evaluation function and select the item with the maximum score. We call this a multiple comparison procedure (MCP). We analyze the statistical properties of MCPs and show how failure to adjust for these properties leads to the pathologies. We also discuss approaches that can control pathological behavior, including Bonferroni adjustment, randomization testing, and cross-validation.     

非线性离散动态系统优化与参数估计集成的多模型方法

在非线性系统分时段线性化多模型基础上,给出了非线性离散动态系统优化与参数估 计集成的多模型方法,并论证了算法的最优性和收敛性.在存在模型-实际差异的情况下,从分 时段线性化多模型出发通过迭代运算可得到实际非线性离散动态系统的真实最优解.仿真结果 表明了算法的有效性和实用性.     

基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法,利用连续型ＨＮＮ辨识线性系统Ｉ／Ｏ差分方程计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式,仿真结果证明了这种只方法的有效性。