牵引网馈线自适应保护配置方案

分析了牵引网馈线自适应距离保护、自适应电流速断保护、自适应电流增量保护和自适应过电流保护的原理,提出了牵引网馈线自适应保护的配置方案,初步设计了牵引网自适应馈线保护装置。     

LMS与HA自适应阵的关系和优化设计

本文分析了两种最基本的自适应阵——LMS 自适应阵和 HA 自适应阵,从自适应过程、自适应稳态解、自适应目标的关系及优化设计方法等方面揭示了两种阵列在本质上的一致性,由自适应目标的关系,我们便可把 HA 自适应阵列优化设计的研究结论推广到 LMS 自适应阵列的优化设计中来,文中给出了有关的重要结论.     

基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.     

以自适应对象模型开发自适应软件

自适应对象模型方法是一种开发动态的和可配置的自适应软件的有效途径,具有元模型、描述驱动和运行时反射等特点。介绍了当前自适应软件的研究现状,剖析了以自适应对象模型开发自适应软件的方法。首先阐述了自适应对象模型的核心思想,然后分析自适应对象模型体系结构中建立元模型的5个模式,以及模型引擎和支撑工具,并讨论了自适应对象模型方法的适用时机、优缺点和实现中的问题。最后,与相关的技术进行了综合对比,讨论了未来的研究方向。     

基于支持说话人权重的快速说话人自适应算法

针对语音识别系统中快速说话人自适应问题,提出了一种支持说话人权重算法．该算法通过支持说话人的计算实现了说话人选择与自适应参数的降维,减少了自适应时的存储量,有效提高了自适应数据较少时的性能．有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对非特定人（SI）系统下降了5．82％,明显优于其他快速自适应算法．     

MIMO-OFDM系统自适应比特功率分配算法

基于MIMO-OFDM系统,以最小化发射总功率、降低算法复杂度及减少系统反馈量为目标,提出了一种基于分组的自适应比特及功率分配方案.仿真结果表明:自适应分组算法的性能明显优于非自适应算法的性能;同在自适应的情况下,分组自适应算法与未分组自适应算法相比,分组算法降低了算法的复杂度,同时也减少了系统的反馈量.     

科学与工程应用中自适应网格方法进展

 自适应网格方法是科学与工程应用中的关键技术之一。基于拉格朗日方法计算过程中网格的处理方式,论述了耦合型和后处理型两种自适应网格类型。在耦合型自适应网格方法下,论述了网格细化技术、移动网格和自适应坐标法。在后处理型自适应网格方法下,描述了网格重分、邻域重连、邻域可变和邻域优化等自适应网格技术。对各种自适应网格方法的基本理论、效果、适应物理特征能力和特色等优缺点进行了分析与对比,为使自适应网格技术真正走向科学与工程领域提供了参考。     

连续语音识别中的说话人快速自适应技术

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。该文综述了说话人快速自适应技术在国际上的研究现状 ,并且介绍了本研究组提出的快速自适应方法 ,即最大似然模型插值快速自适应框架及插值算法。与现有的相关自适应方法相比 ,该算法在更复杂的识别系统上同时实现了均值和协方差的自适应 ,并取得较好的自适应效果。当仅有一句自适应数据时 ,识别系统的误识率从 2 8.75 %下降到2 4 .93%。     

自适应滤波器仿真设计

自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先知的条件下,达到最优滤波的目的。根据自适应滤波的原理,该文的自适应算法主要分析了易于实现的最小均方差算法。为了满足自适应滤波的实时性要求,文章论述了基于数字信号处理器的自适应滤波器系统的设计。仿真结果表明,自适应滤波器滤波效果优越。     

面向CViS的自适应用户界面开发的体系框架

提出了面向CViS的自适应用户界面开发的框架体系,研究了面向CViS的自适应用户界面的软件体系结构。介绍了自适应机制中的各个模块,在此体系结构的基础上对软件开发流程和技术进行了详细探讨,最后利用该框架实现了自适应用户界面原型系统并进行了可用性实验。实验结果表明,该体系框架对指导开发人员进行面向CViS的自适应用户界面开发是可行的。这些研究为自适应地图可视化系统的后续研究与开发起到一定的推动作用。     

一类离散非线性系统在不同系统参数下的混沌同步

由参数自适应控制和变量驱动原理，对于一类离散非线性混沌系统，提出了实现在不同参数情况下混沌同步的一种方法。在参数自适应控制方程中，控制系数可以是同一个混沌系统的相同系统参数状态下或不同系统参数状态下的混沌信号。常见的参数自适应控制方法中要求控制系数为常量，而在这里可以是变量，甚至是混沌信号，所以，该控制方法更具有普遍性，即常见的参数自适应控制方法是本文方法的一个特例。数值模拟计算表明，此方法对于一类系统是可行的。     

基于Matlab/Simulink电动汽车驱动系统离散MRAC研究

讨论了电动汽车驱动系统的离散自适应控制问题.首先得到电动汽车驱动系统离散化的数学模型,在此基础上探讨了其自适应控制系统的设计,推导出了离散模型参考自适应律.仿真研究表明自适应控制系统具有良好的性能.     

基于神经网络的自适应控制研究进展

综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络自校正、模型参考自适应控制和内模控制,并对其构成与特点进行了分析。在此基础上,指出了神经网络自适应控制研究中存在的主要问题,展望了神经网络自适应控制未来的研究方向。     

自适应滑模跟踪控制研究及其应用

对模型跟踪自适应控制进行了新的探讨，提出了自适应滑模跟踪控制策略．对模型跟踪误差建立了滑动模型，实现了滑动模态控制，保证模型跟踪误差快速趋于零．该控制策略用于机械加工过程的仿真结果表明，其对机械加工过程参数变化的扰动有较好的适应性和较强的鲁棒性．     

制造系统的神经自适应控制

制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制中的困难与障碍；（３）神经网络、人工智能和模糊控制理论等在制造过程自适应控制中的应用的基础上，指出神经自适应控制是制造过程自适应控制发展的有效途径，并构造了基于自组织神经网络的神经优化型自适应控制模型．     

多变量系统模糊自适应解耦控制方法综述

介绍了多种模糊自适应解耦方法,主要是传统自适应理论与模糊控制的结合以及糊神经网络解耦方法,并着重介绍了各方法的优点和局限性．最后对模糊自适应解耦研究领域的前景进行了展望。     

自适应控制在无刷直流电动机调速系统中的应用

采用模型参考自适应控制的思维方式,结合电机专用控制芯片控制和单片机控制的同时简化自适应控制器,提出了自适应控制与PID控制相结合的无刷直流电动机(以下简称为BLDC)调速方案,实验证明该方案能有效地提高系统的稳速性能,并具有很好的适应性和鲁棒性     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法:变参数PI控制、神经元自适应PID控制及神经元自适应PSD控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比,表明三种控制方法均具有较好的控制性能,其中神经元自适应PSD控制器设计简单,具有很强的自学习、自适应能力,是一种很好的张力控制方法。     

基于遗传学习算法的船舶航线保持自适应控制器的设计

基于遗传学习算法的船舶航线保持自适应控制算法 ,选择了具有偏航距离加权约束的广义最小方差性能指标进行自适应控制器的设计 ,所设计的控制器不仅适合于航向保持自动操舵 ,而且适合于航线保持自动控制 .