基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.     

多射频无线ad hoc网络的复杂网络效应

对复杂网络与无线ad hoc网络的机理分析表明,一定条件下的无线ad hoc网络具有复杂网络效应。该文在验证多射频节点组建小世界无线ad hoc网络可行性基础上提出多射频节点的控制策略。文中提出的策略考虑到节点的设计,并根据网络环境及节点的聚类系数来控制多射频节点的部署。仿真实验表明,该策略优化了网络的拓扑结构,增加了网络的鲁棒性,对进一步优化网络性能具有理论与实际意义。     

对模糊集、Vague集和C*-模糊集的比较研究

模糊集、Vague集和C*-模糊集(新模糊集)都是对经典集合论的扩展,同时又是模糊集合论分支的发展成果。为完善模糊理论体系并将其有效应用,在介绍了三种集合的概念的基础上,分析了它们之间的区别和内在联系并参考与概率论统一定义的C*-模糊集合框架,提出了新Vague关系,使得在处理不确定问题的领域中有了完备的理论基础。最后对三个集合的发展和应用作了一些探讨性研究。