遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

基于ZigBee网络的语音辨识家电遥控研究

语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。如今,语音识别技术在人机交互应用中己占有越来越大的比例,它给人们的生活带来极大的便利。该设计通过凌阳SPCE061A单片机完成语言辨识,并配以符合ZigBee协议的JN5148芯片完成无线组网和家居电器设备控制的任务。该系统可以完成13条语句的识别,并对相应的电器进行控制。     

控制输入的线性时滞系统可辨识性分析

线性时滞系统的辨识性分析是过程控制理论的研究课题之一,通过对系统差分方程的讨论,在4 个定义的基础上推出了2个定理.进而证明了可辨识性。阐述了输入充分不平稳信号时,线性时滞系统传 递函数的在线辨识性和可控输入的不连续性决定着系统马尔科夫参数的可辨识性,分析了系统传递函数 的在线辨识性和系统马尔科夫参数可辨识性的关系。这些分析无论在理论上,还是在工业应用中都具有重 要意义。     

一类基于RBF神经网络的系统辨识算法设计与仿真

介绍了系统辨识的意义、神经网络的优点和RBF神经网络。着重介绍了RBF神经网络的学习算法以及在系统辨识中的应用,并以仿真例子演示了RBF网络的初始化,训练和实际结果。仿真结果表明所设计的RBF网络具有较快的辨识速度和较好的辨识精度。     

一类分布参数系统的辨识

讨论非均质碳酸盐岩气藏的分布参数系统辨识方法．在考察窜流函数与地质特征的关系基础上,建立一般的双重孔隙结构模型并阐述其作用与意义;介绍系统辨识问题的若干新结果,包括稳定泛函和参数可辨识性等;用自共轭算子的谱扰动方法证明结构模型的孔隙度和窜流系数的可辨识性．结果表明,分布参数系统辨识包括参数、边界和结构等的辨识,具有实际应用前景。     

小波分析在系统辨识中的应用

目前，小波在信号分析、图像处理、计算机视觉与识别、医学成像与诊断、地震勘探数据处理、大型机械的故障诊断等很多领域得到了广泛的应用。随着小波分析理论的发展和成熟，小波分析在系统辨识领域中的应用越来越多，尤其是在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大。本文对小渡分析的主要特点进行了介绍，并论述了小渡分析在系统辨识中的应用。     

线性系统传递函数的阶数辨识

在实际系统的参数辨识中，系统的结构往往并不知道，因此，要想正确辨识系统参数，就必须同时要辨识系统的阶数。该文根据线性系统的频域分析原理，讨论了包含有积分环节的线性连续时间系统的阶数辨识方法，并详细描述了线性系统阶数辨识的实现过程以及用Ｆ检验法来辨识模型结构的步骤与程序设计分析设计方法。实验结果表明，这种方法具有一定的辨识精度和工程应用价值。     

控制输入的线性时滞系统可辨识性分析

线性时滞系统的辨识性分析是过程控制理论的研究课题之一，通过对系统差分方程的讨论，在4个定义的基础上推出了2个定理，进而证明了可辨识性。阐述了输入充分不平稳信号时，线性时滞系统传递函数的在线辨识性和可控输入的不连续性决定着系统马尔科夫参教的可辨识性，分析了系统传递函数的在线辨识性和系统马尔科夫参数可辨识性的关系。这些分析无论在理论上，还是在工业应用中都具有重要意义。     

基于APSO算法的参数辨识与优化

将自适应粒子群优化（APSO）算法应用在系统辨识和参数优化中,定性地分析系统参数空间范围,把系统辨识和参数优化问题转化为参数空间寻优,利用APSO算法在寻优过程中有效避免局部最优的特点,在整个参数空间内并行寻找获得系统参数的最优解。通过对多种模型的仿真实验研究表明,APSO算法在系统辨识和参数优化问题中优于原有的GA和PSO方法。     

基于专家系统与人工神经网络集成的航姿系统故障诊断

应用专家系统与人工神经网络的相关理论对某型飞机航姿系统的故障诊断问题进行了深入的研究，建立了基于专家系统与人工神经网络的集成式专家故障诊断系统，并利用该专家系统实现了某型航姿系统的故障诊断。应用结果表明：整个网络数据误差在训练10次时达到0．1，在训练829次时达到0．01，可以准确识别故障。     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

A330飞控系统智能故障诊断

为了实现对A330飞控系统故障的自动识别与准确诊断,提出一种利用专家系统进行故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机,将传统专家系统与神经网络科学地综合,开发了基于神经网络推理的故障诊断专家系统。诊断结果表明,该方法很好地发挥了其智能性,能够快速准确地诊断出飞控系统的故障,完全适合于A330飞控系统的故障诊断。     

云南森林昆虫分类鉴定专家系统

介绍了一种新的昆虫分类鉴定专家系统的设计与实现,指出用户可以使用引导式鉴定来识别一些新的昆虫。     

一种基于预估算法的专家式控制

本文将专家系统技术同预估控制方法相结合,得到了一种新的专家式控制方法。该方法采用多模态控制结构,并结合了在线的特征量识别技术,因而在过渡过程中能够较好地发挥人的控制经验和预估控制算法的作用。仿真实验表明,该专家式控制在被控对象变化或出现故障以及负载突变时均具有很强的鲁棒性和较强的适应能力。     

“三高”油气井早期溢流在线监测与预警系统

为解决钻井过程中传统溢流监测实时性和可靠性差的问题,设计开发出一套"三高"油气井早期溢流在线监测与预警系统。该系统针对常规单一参数、单一手段溢流监测实时性低、可靠性差的问题,综合应用微流量、随钻压力(pressure while drilling,PWD)以及综合录井3类参数,通过多参数、多手段相互印证的方式提高溢流监测的实时性与可靠性。提出基于专家系统和改进的贝叶斯判别相融合的溢流等钻井事故判别方法:当缺少训练数据时,应用专家系统判别溢流等钻井事故;当训练数据充足时,应用专家系统和改进的贝叶斯判别相结合识别溢流等钻井事故。改进的贝叶斯判别模型对于因属性变量间不独立而引起的误判具有一定的抑制作用,能够提高判别准确度,且训练简单,应用灵活。通过两种算法的有机结合,优势互补,可以提高井控安全的智能化水平与现场适用性。测试实验结果表明,该系统能够实时、有效地监测溢流等钻井事故。     

滑坡识别及分类专家系统

本文描述了一个利用人工智能专家系统技术对铁路边坡发生滑坡进行识别和分类的系统.该系统将铁路滑坡专家在滑坡识别及分类方面的经验、知识存储于知识库中,利用模糊推理过程替代传统的隶属函数表述因素之间关系的方法,完成对滑坡的识别和分类工作.     

人工智能在试井解释中的应用研究

人工智能在试井中的应用是一个新的课题,国内外都刚起步。本文描述了试井油藏模型识别专家系统(RMIESWT)原型的研制成果。以压力导数为基拙,用计算机模拟人类专家的视觉判断过程,用符号表达曲线,实现推理,是一种很好的智能模拟技术。除了压力恢复数据以外,还利用辅助资料来识别油藏模型,这对于那些实测数据不完整的情况,特别有效。选用基于规则的通用型开发工具CM.1作为专家系统环境。采用分层式结构构造知识序,逻样关系清晰易懂,非常有利于规则的增添、删除和修改。终端用户同RMIESWT的对话全部是菜单式中文显示,易于被现场使用单位所接受。     

一种综合分析多种测井信息自动识别储层的方法

该文提出一种由计算机自动识别复杂岩性地层的方法。首先在储层各类地质模型基础上建立了诊断储层类型的物理特征参数模型;其次根据模式识别、专家系统技术建立了识别各类储层的判定系统;最后建立了划分储层序列的彩色绘图系统。该系统在大庆油田试验,取得了良好效果。     

有向架模型建模方法及其应用

为克服传统的基于有向图模型的危险和可操作性分析专家系统在知识表达方面的局限性，通过将二维的有向图模型在三维空间的解耦，采用图论的方法，提出了一个可以用于危险和可操作性分析自动化的有向架模型．利用该模型，可以灵活地表达危险和可操作性分析中的各种过程变量偏离之间的相互作用关系．它拓展了传统的有向图模型，从而使危险和可操作性分析的结果更全面、更系统，提高了专家系统全面挖掘化工过程中潜在的安全危险问题的能力．