新型遗传算法的神经网络控制器

本文提出适用于非线性控制的新型遗传算法，该算法兼有神经网络广泛映像能力和遗传算法快速，全局收敛以及增强式学习等性能。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

为了提高遗传算法对满意解的搜索和优化能力，采用基于模糊逻辑的自适应控制策略，提出了一种符号编码的自适应遗传算法。该算法可自动均衡搜索和优化关系，采用6个模糊控制器实现对选择、交叉、变异操作的动态参数组合控制。试验和理论分析表明，六模糊控制器的组合控制方式可以综合两模糊控制器或三模糊控制器独立控制的性能。对旅行商(TSP：Traveling Salesman Problem)问题的求解结果表明：该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时，具有比标准遗传算法更好的性能。     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

自适应遗传算法在PID控制器设计中的应用

提出了一种带有自适应交叉、变异算子的遗传算法，并把它应用到PID控制器的设计当中。仿真结果表明，该方法提高了参数的优化性能，使控制系统具有良好的控制精度，其动态性能和鲁棒性均比较理想。     

模糊神经网络控制器参数的混沌优化

为了优化模糊神经网络的参数,将混沌变量引入到模糊神经网络参数寻优方式中,根据系统的性能指标,采用混沌变量进行粗搜索寻优模糊神经网络参数,然后在粗寻优基础上引入基于模拟退火策略的混沌细搜索,最后搜索出的模糊神经网络参数是全局最优的.仿真结果表明:该控制方案有效地实现对非线性对象的最优控制,为工业过程非线性复杂系统的控制提供了一种有效的控制方案.     

基于神经网络模型和改进最优保留遗传算法的非线性系统多步预测控制

针对复杂工业过程中存在的时滞、慢时变、强干扰等非线性控制对象提出一种利用径向基函数神经网络 (RBFNN)作为预测模型 ,改进最优保留遗传算法 (MEGA)作为滚动优化策略的非线性预测控制算法。仿真结果表明该算法具有较强的鲁棒性和抗时变性能。     

基于DSP的同步电动机励磁模糊控制器

同步电动机励磁模糊控制器利用DSP数据处理能力强的特点,通过FFT算法求取同步电动机的无功和功率因数,实现双闭环模糊自适应PID控制功能.在MATLAB环境下建立了系统仿真模型,仿真结果表明:励磁模糊控制的动静态性能明显优于传统的PID控制,能够满足励磁控制器的要求,达到国家标准规定指标.     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

基于遗传算法的计算机通信网优化设计

计算机通信网中将路由选择和链路容量分配综合起来考虑时的优化设计模型（ＣＦＡ）是一个复杂的非线性０－１规划，若采用传统的数学方法求解，无法快速有效地求得工程满意解。文中以遗传算法的基本思想为基础，设计了一个与传统方法完全不同的遗传寻优算法。对计算机通信网优化设计实例的计算表明，该算法能够迅速求出ＣＦＡ问题的全局近似最优解，并且解的精确度很高，能够满足工程设计中的要求。     

基于虚拟仪器的网络实验室的研究及实现

对虚拟仪器网络实验室应用系统结构模式进行分析描述，在AD-300实验仪硬件基础上进行系统构建。结合虚拟仪器技术、数据库技术、Web技术进行系统实现。实验结果表明，该实验系统不仅可实现仪器资源共享。而且可为学生提供不受时间和空间限制的虚拟网络实验平台。     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

基于遗传算法的模拟滤波器设计

阐述遗传算法及其优缺点,并借助遗传算法实现了仪器仪表中使用的低通滤波器的设计.利用网络变换对滤波器电路进行优化,便于对电路拓扑结构的分析及性能参数的计算,提高电路的实用性.     

基于虚拟仪器的甚高频通信系统接收电路故障诊断技术的研究

甚高频通信系统是目前在飞机上应用最为广泛也是最为重要的无线电通信设备。对于其中的接收电路而言只要电路中相关电子元件出了故障就可能导致接收机的接收灵敏度变差、有杂音、无声等故障现象,影响飞机的正常通信,严重时可能导致飞行事故。因此,迅速地诊断出相应的故障元件就成了关键的任务。在总结前人成果的基础上,本文提出了以虚拟仪器为平台,使用神经网络算法设计出故障诊断系统来对接收电路故障元件进行诊断并最终达到了经济性、快速性和可靠性的效果。     

基于虚拟仪器的传感器工作特性分析

提出了基于虚拟仪器的传感器工作特性的分析方法,分析了虚拟仪器的硬件构成及软件设计,实现了对传感器工作特性的自动测试、计算、显示与打印输出。     

基于基因控制的遗传算法的研究

分析了传统的遗传算法适应度函数设计通常只针对目标函数,而没有考虑自变量。提出使用基因控制的方法,以达到增强较好的基因在遗传算法中的作用。从而做到尽量保留染色体中较好的基因,从而尽快的找到可行解,提高算法收敛速度和效率。     

商科院校电类专业虚拟仪器实验室建设探索

课题就当前商科院校电类实验室建设面临的实验设备利用率较低的问题,提出了基于LabVIEW虚拟实验室建设思路。对虚拟仪器的基本原理和LabVIEW虚拟仪器开发平台在实验室建设中的应用进行了探索和研究。     

基于遗传算法的最优模糊控制器设计

模糊控制规则集是模糊控制系统的核心部分,对控制的快速性和精度有很大影响,采用改进的ＧＡ算法优化ＢＰ网络,加快了ＢＰ网络的收敛速度,也避免了ＢＰ网络易于陷于局部极小的麻烦。用优化的ＢＰ网络生成规则集,经过优化的ＢＰ网络隐层神经元数减少,即优化了规则库,从而提高系统的精度,降低了对ＢＰ网络系统误差的精度要求。