有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

日周期短期负荷自适应滤波预测模型

考虑到时负荷的日周期性,利用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立日周期自适应滤波模型,经河北南网实例验证,预测精度较高。     

高速网络业务模型及数据流量反馈控制研究

分析了高速通信网络不同业务类型的特点．根据不同业务对网络服务质量（ＱＯＳ）的要求及动态占用带宽的优先度,将其分为两种类型：一类业务可在预定的范围改变其传输速率,另一类是被动的,网络根据可用带宽的大小动态地调节其传输速率．文中给出了一种业务流量控制模型,该模型把带宽的高效率利用归结为如何对被动业务流量进行控制．按充分利用信道容量的原则,提出了一种自适应反馈控制算法．模拟表明,这种控制方法有良好的性能．     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

基于二阶系统的神经网络控制及仿真

基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制，使用MATLAB神经网络工具箱对其进行了仿真，对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。