类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用

提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器（ＣＭＡＣ）的一些性质，具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。     

双线性系统随机多输入间接自适应前馈控制器及其应用

本文针对随机双线性多输入系统，提出了一种适用于具有多种扰动对象的随机多输入间接自适应前馈控制器，其特卢、是通过引入改进的广义最小方差最优控制律来克服双线性对系统的影响，该控制器采用间接算法实现，并适用于延时未知系统。它不仅具有渐近最优的控制的效果，可以对可测干扰实行有效的动静态补偿，消除稳态跟踪误差，使随机干扰对系统的影响最小，而且即使用于不稳定和（或）逆不稳定系统也具有全局收敛特性。文中还介绍了如何应用该控制器来实现多变量系统的随机间接自适应解耦控制。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

光线跟踪的直线与球体求交的快速算法

光线跟踪技术的实用性取决于光线与场景物体求交算法的速度。本文就光线与球体的映射问题提出了一种光线与球体求交的非解析法，提高了光线跟踪求交的速度。     

自适应神经网络智能控制研究

本文提出用神经网络实现自适应智能控制，具有算法及结构简单的特点，在实际控制中有一定适用性     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

基于自校正与线性跟踪的自适应控制系统

提出一种新的自适应控制方法──基于自校正与线性跟踪的自适应控制．从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型．对象模型的参数，采用速推最小二乘法在线估计．仿真结果表明，本系统具有对象参数变化的自适应能力．这种控制系统比较适用于被控制参数变化较慢的生产过程．     

基于参数在线自调整的自适应模糊控制器研究

分析了模糊控制器的量化因子和比例因子对系统性能的影响，设计了一种自适应模糊控制器，能够在线调整其量化和比例因子以适应被对象的变化，仿真结果表明该模型控制器能获得常数规模控制器优良的控制效果。     

交流伺服系统鲁棒控制策略研究

针对鼠笼异步电动机间接磁场定向控制系统，提出一种ＰＩ调节器和模型跟踪调节相结合的鲁棒控制方案，用以提高交流电机的驱动性能，抑制参数变化和负载扰动对系统性能的影响．将解耦的感应电机的简化模型作为理想模型，补偿环节的调节使得实际对象动态特性趋近于理想模型的动态特性．理论分析、仿真和实验证明了该方案具有工程应用价值     

一类随机系统的自适应滤波

讨论一类含时变未知参数的随机系统，给出该系统在系统状态噪声与量测噪声于有限时间区间上相关情况下的自适应滤波递推公式，并给出相应的滤波算法