三、中外科技交流与比较——“中外科技发展之比较”与“知识传播史”的国际合作研究

2006年底张柏春领导的德国马普科学史研究所在中国科学院自然科学史所的伙伴小组已经完成了预期的“中国力学知识的发展及其与其他文化传统的互动”五年研究，该小组的论著撰写与出版工作进入了最后阶段．[第一段]     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

时滞反向响应过程的数字控制设计方法

基于单位反馈控制结构,提出了离散域中对于时滞反向响应过程的直接设计新方法.该方法分析了反向响应系统控制器输出的振铃问题,给出期望闭环传递函数,并由此推出数字控制器的结构;通过分析设计参数,给出控制器单一调节参数的整定规则和获得更好控制器输出的参数选取方法.通过对一高阶的时滞反向响应过程进行仿真实验比较,结果验证了所提出的方法在抑制振铃方面具有较为明显的优势.     

基于广义回归神经网络的交通事故预测

在进行交通事故统计的基础上,运用广义回归神经网络理论,建立交通事故预测模型,对2000~2003年的交通事故死亡人数和经济损失进行外推预测.计算结果表明,该模型预测和外推精度高,可用于交通事故预测.     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

S-分布时滞区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性

研究了一类具有S-分布时滞的区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题，得到了实用有效的判别准则并给出了实例．     

基于高斯RBF神经网络的可伸缩机械臂系统动态建模与仿真

设计了一种新的多模块机器人机械臂系统,该机械臂的每个模块具有可伸缩杆和旋转节两部分.为了进行有效控制,给出了系统的解析公式和机械臂自适应控制的相关技术.使用高斯函数的RBF神经网络对系统的动态方程参数进行了估计,使用李亚普诺夫稳定性分析确定神经网络权重的自适应修正规则,并给出了相应的自适应控制器模型.对该机械臂系统的控制进行了计算机仿真分析,结果表明:该方法在响应时间和控制精度方面都有提高,并且在有负载等非线性事件突然干扰的情况下亦能进行有效控制.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

一类具有时滞的传播系统的渐近稳定性

建立了一类含分布时滞的革新传播系统,研究了分布时滞传播过程的影响,讨论了持久性与正平衡点的存在性和唯一性及其局部与全局的渐近稳定性.证明当分布时滞的核函数取弱核形式时,平衡点是绝对渐近稳定的.     

人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用

针对传统BP神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型M1、P-B复位算法的模型M2、拟牛顿算法的模型M3以及LM算法的模型M4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通过用MATLAB编写程序,为解决BP网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.