The General Machining Process Simulator GMPS

Ｔｈｅ　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｉｎｇ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ　ＧＭＰＳＸｉａｏＴｉａｎｙｕａｎ，ＹａｎｇＧａｎｇ＆ＬｉＸｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｃｈｉ...     

Secondary Nonlinear Stability of General Linear Methods for Stiff Initial Value Problems

ＳｅｃｏｎｄａｒｙＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＧｅｎｅｒａｌＬｉｎｅａｒＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＳｔｉｆｆＩｎｉｔｉａｌＶａｌｕｅＰｒｏｂｌｅｍｓ￥ＸｉａｏＡｉｇｕｏ＆ＹａｎＺｉｚｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｘｉａ...     

Economic Evaluation of a Water Source Project

ＥｃｏｎｏｍｉｃＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆａＷａｔｅｒＳｏｕｒｃｅＰｒｏｊｅｃｔＷＡＮＧＳｈｉｌｉｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０００８０）ＸＵＥＹｉｍｉｎｇ（ＢｅｉｊｉｎｇＢｕ...     

Integrative Stability Analysis for A Class of Intelligent Control Systems

Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ　Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｆｏｒ　Ａ　Ｃｌａｓｓ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ＳｙｓｔｅｍｓＱｉｎＳｈｉｙｉｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ＇ａｎＪｉａｏｔｏｎ...     

Sliding Mode Control in a Nonlinear Flexible Robot System

ＳｌｉｄｉｎｇＭｏｄｅＣｏｎｔｒｏｌｉｎａＮｏｎｌｉｎｅａｒＦｌｅｘｉｂｌｅＲｏｂｏｔＳｙｓｔｅｍ￥ＨｏｕＸｕｅｚｈａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，１３０...     

Time Series Neural Network Forecasting Methods

ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓＷＥＮＸｉｎｈｕｉ；ＣＨＥＮＫｅｉｚｈｏｕ（ＴｈｅＣｅｎｔｌａｌｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｌｋ，Ｘｉ＇ｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）Ａ...     

企业FCS＆FDSS的设计与实现

企业ＦＣＳ＆ＦＤＳＳ的设计与实现徐文（贵州铝厂，贵阳５５００１４）ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＦＣＳ＆ＦＤＳＳＸｕＷｅｎ（ＧｕｉｚｈｏｕＡｌｕｍｉｎｉｕｍＰｌａｎｔ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００１４）Ａｈｓｔ...     

METRICS,PROBABILISTIC METRICS AND RANDOM METRICS

ＭＥＴＲＩＣＳ，ＰＲＯＢＡＢＩＬＩＳＴＩＣＭＥＴＲＩＣＳＡＮＤＲＡＮＤＯＭＭＥＴＲＩＣＳＧＵＯＴｉｅｘｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＦｕｊｉａｎＸｉａｍｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒ...     

Artificial Neural Network for Combining Forecasts

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｓ￥ＳｈａｎｍｉｎｇＳｈｉ，ＬｉＤ．Ｘｕ＆ＢａｏＬｉｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｌｏｒａｄｏａｔＢｏｕｌ...     

A Neo Explanation of the"Mass-Velocity Relation

ＡＮｅｏＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ＂Ｍａｓｓ－ＶｅｌｏｃｉｔｙＲｅｌａｔｉｏｎ＂ＸｕＳｈａｏｚｈｉ；ａｎｄＸｕＸｉａｎｇｑｕｎ（ＢｅｉｊｉｎｇＣｏｎｔｒｏｌＤｅｖｉｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ３９１３，Ｂｅｉｊｉｎｇ１...     

一种模糊神经网络学习算法:移动小论域法

提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法：移动小论域法，解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上，通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程，此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数，解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高，实时性好。     

无偏灰色GM(1,1)模型的直接建模法

针对灰色GM(1,1)模型的建模方法存在偏差,模型不满足协调性条件,不具有线性变换一致性,且通过累加生成建模时,原始序列第一点信息没有起作用等问题,提出了GM(1,1)的3种无偏灰微分方程形式,给出了无偏GM(1,1)的直接建模法,证明了新方法不仅具有白指数律重合性,而且具有线性变换一致性。实例分析表明,新方法提高了建模的精度,扩大了模型的适用范围,充分利用了原始序列的第一点信息。     

新型变论域模糊控制器在交通信号控制中的应用

在双模糊控制器协调控制交通信号的基础上,针对模糊控制中论域范围选择和隶属度函数在论域中合理分布的难题,改善通过函数模型获得输入输出变论域伸缩因子的方法,提出一种采用模糊推理来替代函数模型,根据输入输出量的大小来相应改变模糊控制器的输入输出变量的论域范围的新算法。仿真结果表明,与传统的基于函数模型的变论域模糊控制器相比较,此方法避免了基于函数模型的变论域模糊控制器的函数系数和模型参数选择上的困难,更加方便地实现了控制器自调整和自适应,并大大减小了车辆平均延误时间,为车队更顺畅地通过交叉路口提供了保证。     

改进的结构建模方法在煤矿综合管理中的应用

针对解释结构建模中的强连通子集划分、区域划分和级别划分，提出了相应的改进方法，引入了求骨架矩阵的代数表达式，并应用于煤矿经济、技术综合管理之中。在对问题背景的分析介绍的基础上，给出了系统的概念模型，运用所提出的改进方法建立了矿务局经济、技术系统的结构模型。文中演示了具体的计算过程和实施步骤，证实了改进方法的简捷性和有效性.     

一种新的系统结构建模方法——传递扩大法

从新的角度描述了系统结构建模中的“扩大问题”,并针对这个问题的解决提出并证明了“扩大求解定理”、“扩大修正定理”和“传递扩大定理”,进一步根据这３个定理提出了解决扩大问题的简捷而有效的方法——“传递扩大法”．这种方法是一种符合人的认知规律的十分有效的结构建模方法．是“核心要素法”［１］体系中的基本方法之一．     

On the design of a neuro-fuzzy controller — application to the control of a bioreactor

This paper presents a new methodological approach for the synthesis of a neuro-fuzzy controller, using an on-line learning procedure. A simple algebraic formulation of a Sugeno fuzzy inference system that ensures a coherent universe of discourse, making easy its interpretation by a human being, is proposed and implemented in the case of the control of a bioreactor, which is considered as a complex non linear process.     

基于模糊神经网络模型对射手的评价

在图像制导导弹中,射手经常参与识别、捕获目标以及控制导弹跟踪、攻击目标.为评价一个射手,通过增加输入和输出论域的模糊子集数,对普通的射手模糊神经网络模型进行了改进.基于改进的射手模糊神经网络模型,提出了两种评价射手的方法.仿真结果表明:两种方法都能够有效地比较和评价射手,为选择和训练射手提供了依据.     

ON THE DESIGN OF A NEURO-FUZZY CONTROLLER–APPLICATION TO THE CONTROL OF A BIOREACTOR

1. Introduction Fuzzy controllers have interesting characteristics, principally concerning their robustness and their ability to integrate human knowledge in the design of control systems, allowing to a human operator to interpret, at every time, the action of the control system. However, the synthesis of a fuzzy controller, giving the controlled process a specified behaviour, is not an evident thing. Indeed, tuning the parameters of a fuzzy controller is often achieved by a succession of tria…     

城市居住空间分异仿真模型框架研究

城市居住空间分异研究中传统的基于微分方程的建模方法难以描述城市空间格局形成中所表现出来的复杂的时空变化，以及形成的原因。基于多智能体的“从下而上”的建模方法为研究城市空间结构提供了新的思路。以城市居住空间分异现象的仿真模拟为例，采用PEAs描述物理世界模型，ERA方案构建面向对象的逻辑模型，Swarm实现仿真。提出的PEAS-ERA-SWARM多智能体建模与实现的方法，可以使研究人员快速构建高质量、可维护的多智能体仿真应用。