基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

监督模糊神经网络控制系统

设计了一个监督模糊神经网络（FNN）控制系统，它可以跟踪周期输入信号，控制系统由永磁（PM）同步伺服电机以及监督FNN位置控制系统组成。监督FNN控制系统由监督控制器和FNN滑式控制器组成。监督控制器可以在指定区域内稳定系统的状态。FNN滑式控制器由滑式控制和FNN组成，滑式控制有较好鲁棒性。FNN具有在线学习能力，作者对监督FNN控制系统进行了详细的理论分析和稳定性研究。仿真结果证明了此系统对参数变化和外部负荷干扰有很好的鲁棒性。     

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.     

基于裁剪后的DCPSO-FNN在管道泄漏检测中的效果探讨

DCPSO-FNN是一种基于发散-收敛PSO(DCPSO)优化模糊神经网络(FNN)的管道泄漏检测与估计方法。该方法采用广义概率积、广义概率和模糊算子代替普通神经网络中的传递函数,并用DCPSO算法对该模糊神经网络的权值进行优化。本文对DCPSO-FNN进行了网络裁剪,并将裁剪后的网络应用于管道泄漏检测与估计中。通过实际管道泄漏数据对裁剪后的网络进行仿真研究,结果表明裁剪后的DCPSO-FNN比裁剪前有更高的检测效率。     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

基于在线神经网络的自适应控制器的设计与应用

针对线性控制系统自适应性较弱的缺点,在其基础上设计了一种基于在线神经网络的自适应控制器．该控制器根据被控对象和参考模型之间的误差调整网络权值,在线抵消被控对象的未建模动态特性和不确定因素．文中以某小卫星姿态控制系统为例,对所提出的自适应控制器进行设计和仿真．结果表明,神经网络以很高的精度跟踪和在线补偿不确定项,改善了线性控制系统的动态性能．     

模糊神经网络在超声马达位置控制中的应用

提出了利用模糊神经网络控制器 (FNN)实现对超声马达位置进行控制的方法 ,并提出适应法则进行在线训练 ,以减小由于参数的不确定性和外部干扰对超声马达所产生的影响 ,提供了FNN控制器的结构图。仿真与实验研究表明 ,FNN控制器能够实现对超声马达位置的精确控制     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

模糊滑动模态控制系统的动态性质分析

模糊控制在理论研究和实际应用中存在的问题是缺乏系统有效的设计方法 ,控制系统的稳定性及性能指标难以进行定量分析 ;模糊控制规则的数目随输入变量呈指数函数增加 ,控制器的设计变得很复杂 .为了解决上述问题 ,根据滑动模态控制理论 ,将模糊控制系统的输入量简化为广义跟踪误差的一个超平面 ,基于三角形的非线性划分语言变量的隶属度 ,得到了模糊控制系统的闭环传递函数 .基于此传递函数 ,对模糊控制器的内部机理和某些动态性质进行分析 ,得到了一些模糊控制器的设计参数与控制系统的上升时间、超调量、调整时间等的定量关系 .     

基于FNN自适应控制的HEV控制策略

非线性多变量控制系统是复杂控制系统,其原因是系统中包含有多个子系统,若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现·提出了采用基于模糊神经网络(FNN)的控制方案,并且为了对FNN的参数辨识及提高FNN的收敛速度,采用了免疫遗传算法(IGA)进行寻优·混合动力电动车辆(HEV)的多能源动力总成控制系统是一个典型的复杂系统,对其进行最优控制是一个难题,以此为对象进行了仿真研究,结果表明该种控制策略的有效性·     

在WINDOWS局域网上组建INTRANET网

本文介绍了在局域网环境下,利用ＷＩＮＤＯＷＳ系统建立ＩＮＴＲＡＮＥＴ网。     

网络型病毒与计算机网络安全

传统的计算机病毒分类法常以寄生对象为标准将病毒分为文件型、引导型和混合型，但根据当前病毒发展的趋势，应增加一类网络型病毒。网络型病毒的寄生对象广泛、传播速度快、危害广，它利用Internet的开放性和软件系统的缺陷，破坏网络中的各种资源以及网络通讯，某些种类的网络病毒还是黑客工具。因此结合多个具体实例，分析了网络型病毒对网络安全的危害，提出网络型病毒的防治应首先从管理措施上着手，并综合防火墙技术、病毒防治软件、软件更新、数据备份等多种技术措施。     

网络软件技术与网络教育

计算机网络技术正在飞速地发展,它对传统教育的影响是重大的,随着网络教育的发展和普及,必将导致教育界一场空前的革命,文章通过对计算机网络软件技术的分析,给出了计算机网络教育的解决方案。     

Complex Network Classification with Convolutional Neural Network

Classifying large-scale networks into several categories and distinguishing them according to their fine structures is of great importance to several real-life applications.However, most studies on complex networks focus on the properties of a single network and seldom on classification, clustering, and comparison between different networks, in which the network is treated as a whole.Conventional methods can hardly be applied on networks directly due to the non-Euclidean properties of data.In this paper, we propose a novel framework of Complex Network Classifier(CNC) by integrating network embedding and convolutional neural network to tackle the problem of network classification.By training the classifier on synthetic complex network data, we show CNC can not only classify networks with high accuracy and robustness but can also extract the features of the networks automatically.We also compare our CNC with baseline methods on benchmark datasets, which shows that our method performs well on large-scale networks.     

NETWARE网络和WINDOWS NT网络的共存

从机房实际情况出发,讨论了WINDOWS NT SERVER的安装,通过工作站同时登录NT网和NETWARE网,享用NT网络和NETWARE网络技术,提出切合实际的方法。     

从信息网到社会网的转变看网络文化的特点及教育意义

网络发展经历了从信息网到社会网的转变。信息网受到新技术力量的推动不断演进,符合超摩尔定律且表现出三网合一的趋势。社会网以信息网为基础,依靠社会性软件建立全新的虚拟世界,重塑社会关系。社会网作为无尺度网络,能通过网络形成＂小世界＂,注重联通主义理论。具有高度聚合作用的社会网为教育带来了宝贵的启示。     

校园网中防止网络二层环路的技术研究

分析了校园网出现环路的主要原因,重点介绍了生成树协议的工作原理和算法实现。算法验证了采用生成树协议STP可以防止校园网中的二层环路,同时针对STP算法方面存在拓扑收敛速度慢的缺点,提出了快速生成树协议RSTP,并通过真实的实验环境提出了解决校园网二层环路的技术研究和详细的实现过程。     

基于立体重叠网络的网管模型

针对分布式环境,现有网络管理模型在复杂数据的实时处理及合作伙伴管理中的困难。利用数据流处理技术和重叠网络技术,提出了一种分布式环境下的网络管理模型。在此模型中,研究了网络管理策略,并给出了应用立体重叠网络建立合作联盟的有效算法,最后通过应用证明了该模型的有效性。     

IP网与PSTN网的融合

文章阐述了采用软交换为核心的下一代网络实现网络的融合—IP网与PSTN网的融合。     

Ad Hoc网络与相关网络技术的比较及其网络管理

为进一步研究Ad Hoc网络的安全性能及网络管理的相关技术,使Ad Hoc网在军事与民用方面有更广泛的应用前景。通过分析Ad Hoc网络与传统固定网络、蜂窝移动通信网络、无线局域网之间的区别与联系,提炼出应用于Ad Hoc网络中的4种新的安全设计方案。研究表明,链式证书和分布式密钥相结合的网络安全系统既能有效保障网络不受外部恶意攻击,又能抵御来自网络内部的攻击与异常,具有高度的安全性和良好的运行性能。