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1.
基于非线性系统模糊型的l∞范数预测控制   总被引:79,自引:0,他引:79  
以非线性系统模糊模型为基础,提出了一种基于l∞范数性能指标的预测控制方法。证明了当子线性模型闭环稳定时,基于模糊模型的l∞预测控制系统是闭环稳定的。将此方法用于连续反应搅拌釜(CSTR)中和过程pH值控制的仿真试验,结果表明其综合控制性能优于基于二次性能指标的预测控制方法。  相似文献
2.
一种改进的基于类间方差的阈值分割法   总被引:14,自引:0,他引:14  
在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时,提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法.对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较,结果表明,新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点.  相似文献
3.
基于神经网络的PID参数自整定与实时控制   总被引:13,自引:0,他引:13  
将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合,利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器,控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识,利用系统参数整定PID控制参数,作为神经网络权系数的初值,其结构简单,工作稳定,鲁棒性强,实时控制结果表明,这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制,使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。  相似文献
4.
稳定的有领航者的多移动agent群集运动控制   总被引:6,自引:1,他引:5  
对具有二次积分动态的多移动agent跟随领航者(Leader)取得群集(Flocking)运动编队进行了研究.提出了一个分散控制方法对多移动agent进行分散控制,并通过理论证明得到以下主要结论:a.所有agent速度方向收敛到同一方向并与领航者保持一致;b.所有agent速度大小收敛并与领航者相同;c.互连的agent之间没有碰撞发生;d.所有agent的人工势场函数被最小化.用图论模型表示agent之间的相互作用及通信关系,对固定的网络拓扑,控制互连拓扑是固定的、时不变的,运用传统的李亚普诺夫理论进行了稳定性分析.最后,给出了一个计算机仿真例子对所得结论进行了验证.仿真结果表明,控制策略可以保证所有agent的速度大小和方向收敛到与Leader保持一致,同时避免碰撞,并保持一个紧凑的编队.  相似文献
5.
基于SVM的Internet网络时延分析及预测   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对基于Internet的网络控制系统,采用Socket通信方式构建了网络控制系统的通信平台,在此平台上对网络延时进行了测试.基于时间序列分析方法,对Internet网络延时特性以及延时时间序列的自相关性进行了统计分析;进而提出了基于支持向量机(SVM)的网络延时预测方法.仿真结果证明,和线性预测算法相比,采用支持向量机预测网络延时具有较高的正确率.  相似文献
6.
基于声纳的智能机器人自主定位算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了解决声纳传感器探测信号的不确定性问题并消除在定位过程中存在的噪音 ,以P2 DXe机器人为实验主体 ,根据声纳传感器在机器人定位中的特性 ,对声纳传感器在机器人自主定位应用中的相关算法作了系统的分析和研究 ,比较各种算法之间的联系和区别 .利用机器人Saphira8.0仿真平台对算法进行了仿真 ,证明了该算法的可行性 .  相似文献
7.
一类非线性系统的稳定性   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了一类非线性系统的输入输出稳定性问题,这类系统的特点是其模型为系统输出的线性拟函数。对非线性稳定性系统,利用稳定性的线性等价原理,提出了这一类非线性系统的稳定性判据;对非线性随机系统,给出了m阶均值意义下的稳定性定义,提出了一种二阶均值下的输入输出稳定性条件,给出了几个示例说明。  相似文献
8.
基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了一种基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识。本系统选择神经网络辨识器模型,运用改进后的BP算法训练辨识神经网络,大大地提高学习速度,缩短训练时间,且辨识效果很理想。  相似文献
9.
专家控制与神经元控制结合算法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种改进的神经元控制算法,此算法采用专家控制与神经元控制相结合的方法,有效地解决了神经元网络控制时学习速度较慢,动态响应过程长,克服扰动不力等问题,具有较强的鲁棒性,控制性能优于经典PID方法,典型工业过程对象的仿真表明了本算法的可行性和有效性。  相似文献
10.
一类工业过程的神经元智能控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了基于自适应神经元的一类工业过程控制问题,分析了闭环系统稳定性与神经元控制器参数的关系,给出了闭环系统稳定的充分条件及神经元学习参数初值的一种方法及学习的收敛性证明。理论分析表明,神经元智能过程控制系统有很强的鲁棒性和适应性,仿真结果表明了其优良的性能。  相似文献
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