一种用于布尔逻辑设计的神经网络学习算法

提出了一种实现任意布尔函数的前向三层神经网络学习算法,简称HKML算法,HKML算法引入汉明距离扩展,卡诺图化简及最小项抑制等思想训练神经网络,以心量少的神经元实现布尔函数的输入输出映射,给出了设计原理及算法流程图。与其他二进神经网络学习算法相比较,此方案结构简单可靠,学习速度快,易于硬件实现。     

一种新的布尔函数求补算法

研究了SOP(积的和型)布尔函数的求补算法,分析了已有的求补算法之间的深层联系,给出了否定树的概念.证明了单边求补算法、Sharp算法与德*摩根律是等效的、不相交的.Sharp算法是递归算法的一个特例.提出了以否定树为基础的解决SOP型函数求补运算的新算法.     

一种改进的神经网络BP算法

提出同时对神经元温度常数Ｔ、位置常数θ、联接权值Ｗ进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式。对比试验表明：所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程认识精度。     

二层高阶神经网络对任意布尔函数的实现

本文讨论了二层高阶神经网络的能力问题。主要有三个方面的结果：（１）证明了任意布尔函数可由二层高神经网络实现；（２）给出了二层高阶神经网络的ＢＰ算法；（３）模拟实验结果。上述结论表明对高神经的研究具有很强的理论意义和实用价值。     

一种用于快速分类问题的神经网络学习算法

对传统的ＢＰ算法进行了改进，提出了基于二阶导数的ＢＰ算法，大大减少了样本训练的迭代数，从而提高了网络运算速度，对异或问题和蜢虫分类问题的计算，取得了满意的效果。     

一种基于综合目标函数的神经网络学习算法

为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法.该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层权值的递推公式.辅助约束项隐含有对网络输出平滑性的约束,提高了学习算法的稳定性.利用该算法对不同非线性函数生成的样本数据的学习结果表明,新算法的收敛速度、精度均优于Karayiannis等人的二阶学习算法.     

一种新的布尔函数对称检测算法

对称是逻辑综合，逻辑优化以及映象技术领域中的一个十分重要的性质，对于对称函数，可以使用特殊的逻辑综合程序来改进设计结果，使用对称也可以提高映象技术和等价 有效性，本文提出一种用于ＯＢＤＤ布尔函数对称检测的高效算法。     

一种用于MIMD平台的并行遗传／神经网络混合学习算法

本文提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应变形梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在ＭＩＭＤ平台实现了。通过把该算法用于二个图像识别领域例子，对它的性能进行了评估，本文学显示了所 拼行混合神经网络学习算法的良好的收敛性。     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

BP网络的一种优质高效学习算法

对ＢＰ算法的突出问题－收敛性进行分析，综合汇集了五条改进措施，提出一种新的算法。计算机仿真结果表明，该算法对于连续函数，收敛效果较佳；用于正弦函数，迭代１５次即满足误差精度要求Ｅｍａｘ＝１０＾－３。     

自寻优和变结构模糊控制

常规的模糊控制在应用中有时存在一定的局限性,特别是要求较高的控制精度和被控对象具有变化特性时尤其如此。本文介绍了一种可以提高控制精度的自寻优方法,以及一种变结构模糊控制系统,后者用于控制可变性的对象相当有效。     

一种模型参考时滞跟踪自适应控制新方法

本文研究了具有时变滞后系统在自适应控制中存在的有关问题,提出了模型参考时滞跟踪自适应控制新方法(简称 MSDAC 方法)。数字仿真结果表明,该方法的控制效果十分令人满意。     

非线性系统的稳定自适应模糊变结构控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种稳定的自适应模糊变结构控制方案 ,它既可以利用模糊描述信息 ,又可以利用变结构控制 .并提出了参数适应律 ,保证有关参数的有界性 ,并用李雅普诺夫方法保证了系统的全局稳定性 .该文的控制算法有良好的控制性能     

基于直接变量反馈控制混沌

变量反馈控制混沌的基础上，提出了一种不需要知道目标轨道的直接变量反馈控制混沌的方法，通过调节反馈强度可以得到不同的稳定周期轨道，这种方法用于控制混沌的Duffing方程，得到了满意的结果。     

离散变结构控制的新方法及其在液压伺服系统中的应用

通过对离散变结构控制进行深入研究，针对伺服系统特点，提出了一种新的变结构控制策略－－ＩＶＳＣ。它由积分控制和变结构控制复合而成，因此当系统存在外部干扰和参数变化时仍可获得准确的跟踪性能和良好的鲁棒性，应用所提出的控制策略对泵控马达速度伺服系统进行控制的数字仿真和实验表明，控制效果是相当满意的。     

模糊控制用于高精度 CNC 系统多轴轨迹联动研究

分析了数控机床伺服进给系统的动特性对多坐标联动轮廓加工误差的影响规律,提出了模糊推理耦合轮廓误差补偿方法的原理,并给出了相应的控制算法及实现措施。该方法依据系统的轮廓误差,通过自适应模糊控制手段向各联动轴提供附加补偿作用,进而提高ＣＮＣ系统的轮廓加工精度。通过在四轴数控机床上实验,证明该补偿方法的可行性。     

基于变权理论的模糊推理前提约化的一类方法

关于传统模糊推理方法在规则前件聚合上存在的一些问题,采用因素空间理论中的变权思想,对模糊推理规则前件进行"综合",不仅体现了各前件分量在模糊推理中的相对重要性,并且考虑了前件分量的赋值大小对推理结果的均衡影响.另外,指明对规则前件的这种"综合"不改变CRI算法的逼近性,故更有实际价值.     

模糊控温器设计及其实践

温度变量具有大滞后和非线性特点,传统的控温方法不能获得满意的结果。模糊数学的发展,为研究设计新型模糊控温器提供了理论基础。本文应用模糊逻辑理论,进行模糊推理计算,设计了一类温度控制器,并进行了大量实验,控温较为满意。应用模糊逻辑进行控温,方法简便,且能满足控温精度。     

制冷空调的变频技术及模糊控制研究

本文首先分析了空气调节系统的动态模型及空调机常规ＯＮ－ＯＦＦ运行的性能，接着分析了变频空调机的性能并与常现ＯＮ－ＯＦＦ控制作了比较，最后论证了采用模糊智能控制实现空气调节系统的自动控制，可使系统节约更多的能量并可提高系统的舒适程度。     

可变模糊集方法在海河流域水资源承载力评价中的应用

针对水资源承载力评价中存在模糊性的特征,应用可变模糊集理论建立区域水资源承载力评价模型.该模型以相对差异函数为基础,充分考虑评价指标的"优"与"劣"两方面,更具合理性.以海河流域为典型研究区,将可变模糊集模型应用于该Ⅸ域的水资源承载力研究,实例结果表明该模型简单方便、有效可行,能较好地应用于生产实际.