以M步预测器为基础的控制系统的深入探讨

着重分析和研究以M频预测器为基础的控制系统的鲁棒性、稳定性以及抗干扰特性，并与Smith预测器控制系统作比较，分析各自的优缺点。     

巧妙提取文件中的指定内容

正Excel 2013,这个版本提供了强大的"快速填充"功能,但由于样本工作表的中文内容位置并不规范,因此在使用快速填充之后并没有得到满意的结果,难道只能手工提取吗?其实我们可以换一种思路来解决。巧妙提取工作表的中文名称     

基于飞行器网络控制系统的多速率控制器设计

为了减少网络环境中的时延和数据包丢失对飞行器网络控制器系统的影响,设计了一种具有多速率的保性能控制器设计方法;多速率是指在具有多通道数据传输的系统中,各通道所需控制输入的频率不完全相同;在存在时延和丢包的情况下,利用增广技术对飞行器控制系统在整个循环周期内建立离散模型,此时为了使多速率控制方法更加有效,先基于此模型在控制器输入端构造一个预测器,根据预测器的输出为整个系统设计一个具有多控制速率的动态输出反馈控制器;然后给出并证明保性能控制器的存在条件和求解方法;最后通过某飞行器网络控制系统的数值算例验证了所提方法的有效性。     

基于SimpleScalar的动态分支预测器研究

分支预测精度是影响当代处理器性能的重要指标,在近十年内一直是学术界和工业界的研究热点。为给不同应用场合的处理器动态分支预测器设计提供性能参考,针对处理器架构设计中应用广泛的几种动态分支预测器,使用SPEC CPU2000在SimpleScalar模拟器中进行仿真及测试分析。测试结果以预测精度和指令/时钟周期作为指标,并结合硬件开销,分析了不同种类分支预测器的适用对象和场合。     

暂态混沌神经网络在蛋白质关联图预测中应用研究

蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield 神经网络极易陷入局部极值的缺陷.它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态.仿真结果表明:暂态混沌神经网络解决蛋白质关联图预测问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率.这种方法预测精度达到0.27,比随机预测器高9倍.     

一类具有数据包丢失的长时延网络控制系统的分析与设计

针对一类网络控制系统,其网络诱导时延大于采样周期且存在数据丢包,研究了其稳定性和控制器的设计.在控制器端设计了一个状态预测器,其预测状态根据传感器的数据进行更新,然后用来确定控制作用.分析了预测误差的收敛性,证明了分离原理是成立的,并依据分离原理分别设计了状态预测器和控制器,给出了参数化设计方法.仿真例子验证了方法的有效性.     

基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究*

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法.建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器.在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好.这表明错误预测...     

基于径向基函数神经网络预测器的多传感器故障在线检测和信号恢复的研究

理论研究及大量实践表明:径向基函数神经网络具有较强的函数逼近能力,学习速度优于常用的BP网络.本文利用径向基神经网络构成传感器输出预测器实现了多传感器故障在线检测和信号恢复.文中阐述了预测器的构成及其在线学习算法.通过仿真研究证明:该预测器对传感器输出具有很好的在线预测、跟踪能力.当某传感器发生故障时,在及时准确地发出报警信号的同时,对瞬时故障,能很好地恢复故障期间传感器正常的输出,即消除瞬时故障对系统正常运行的影响;对长期故障,能在故障发生后一定的时间范围内,正确估计出传感器正常输出,以保证系统的正常运行.     

非线性系统模糊神经网络直接自适应控制

提出一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。由模糊神经网络构成非线性预测器，利用使预测输出等于参考输出，生成实时控制信号。对自适应算法进行了理论分析，结合实例进行了仿真。     

自适应模糊预测器在电力系统负荷预测中的应用

1 引言。电力系统负荷预报从大的方面来说，可分为长，中和短期长期与中期负荷预报对于新机组安装建设，电网增容和改造有十分重要的意义。而短期负荷预报则是服务于电网的安全与经济运行。从运行的观点来看，负荷预报又可分为短期负荷预报与超短期预报。短期预报指一年之内，按周或天进行预报，而一天之内按小时或几分钟的预报认以是超短期负荷预报。超短期负荷预报常用于对电网进行在线分析与调度控制。