基于DE-BP算法的模糊神经网络控制器及其在污水处理溶解氧浓度控制上的应用

针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力,对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制,控制性能优于常规的模糊控制器,仿真结果表明了该控制策略的有效性。     

车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新

当前车载电子地图数据的更新主要采用离线版本更新的方式,该方法更新周期长,不能满足用户的现势性需求。该文设计了可增量的导航兴趣点数据库,提出了兴趣点增量数据结构,以动态扩展的增量形式存储导航兴趣点,并利用词头数字化压缩方法减少了数据量,最后通过增删词表计算车载导航设备和增量中心的检索文件及关联文件的差异,实现了兴趣点数据的增量更新。实验证明,该方法修改数据量小,更新速度快,能满足嵌入式导航设备兴趣点数据的动态增量需求。