基于FNN的岩体滑坡稳定性分析

将一种直接从样本数据中提取模糊规则的模糊神经网络(FNN)方法运用到经典的边坡稳定性分析中，仿真表明该方法比以往方法更具有效性．     

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法.采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心,进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理.主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化,针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型.根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求.     

一个确定铁水脱硫剂喷吹量的专家系统

铁水脱硫是炼铁和炼钢的中间环节，本文根据一个确定铁水脱硫剂喷吹量的数学模型建立了一个专家系统，对在脱硫时起主要作用的参量(初始硫、目标硫、铁水质量、铁水温度)进行控制．根据系统的特点及专家的专门知识和经验．采用基于事例和规则的综合推理方法进行控制设计，仿真结果验证了专家系统的有效性和合理性．     

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点，提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法。采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心，进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理。主元分析法则用采进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化．针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明，能够满足浮选过程控制的精度要求。     

CFB锅炉主汽温度模糊PID控制研究

通过对CFB锅炉主汽温度动态特性的分析,针对主汽温度的大迟延、大惯性、慢时变及扰动因素多的特点,研究了模糊控制与PID控制相结合对主汽温度进行控制的策略.仿真研究表明,这种方案使控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质,提高了系统的动、静态性能指标.     

基于FNN的岩体滑坡稳定性分析

将一种直接从样本数据中提取模糊规则的模糊神经网络(FNN)方法运用到经典的边坡稳定性分析中,仿真表明该方法比以往方法更具有效性.     

论复杂系统的稳定性

对系统科学及其复杂性、系统的稳定性作了简要综述,并重点分析了控制理论领域系统的稳定性及人类社会的稳定性问题,论述了复杂系统的控制器和稳定性之间的关系。     

再励学习在交通信号控制中的应用

再励学习是一种利用评价信息(而不是网络实际输出与期望输出之差)来改善行为的神经模糊算法,采用"奖""罚"信号训练控制器.用再励学习的目的建立一个可调的模糊交通信号控制器,它能在不同交通情况下修改隶属函数参数,以达到较好的控制效果.其评价指标是车辆延误.仿真结果表明,再励学习在交通量稳定的交叉口信号控制中表现良好.     

一个确定铁水脱硫剂喷吹量的专家系统

铁水脱硫是炼铁和炼钢的中间环节,本文根据一个确定铁水脱硫剂喷吹量的数学模型建立了一个专家系统,对在脱硫时起主要作用的参量(初始硫、目标硫、铁水质量、铁水温度)进行控制.根据系统的特点及专家的专门知识和经验,采用基于事例和规则的综合推理方法进行控制设计,仿真结果验证了专家系统的有效性和合理性.     

再励学习在交通信号控制中的应用

再励学习是一种利用评价信息(而不是网络实际输出与期望输出之差)采改善行为的神经模糊算法，采用“奖”“罚”信号训练控制器．用再励学习的目的建立一个可调的模糊交通信号控制器，它能在不同交通情况下修改隶属函数参数，以达到较好的控制效果．其评价指标是车辆延误．仿真结果表明，再励学习在交通量稳定的交叉口信号控制中表现良好．