基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

多重时滞非线性系统的自适应预测控制

针对NARX模型中一步时滞控制算法不完全适用于多重时滞的情形,提出一种在工作点处用线性的动态切平面逼近一般的非线性系统的方法,结合一种准则函数和预测器算法,提出一种自适应预测控制算法,给出了该模型下具有遗忘因子的递推最小二乘非线性参数估计算法.仿真结果表明:该控制算法品质好,参数估计算法几乎无偏,验证了自适应预测控制算法和递推参数估计算法的有效性.     

非线性系统的非结构模型和基于它的广义预测控制器

利用离散Laguerre函数的有关性质,给出了一类离散非线性系统的一个非结构模型;将之用于非线性过程广义预测控制器的设计,得到了一个适用于该类非线性过程的广义预测控制算法,并举例说明该算法的有效性。     

基于动态BP网络误差修正的广义预测控制

针对建模误差对非线性系统预测控制鲁棒性的影响，提出了一种基于动态Bp网络的广义预测控制算法。该算法运用动态Bp网络对模型预测误差进行在线补偿，以提高预测精度。仿真结果证明了本文提出的广义预测控制算法对于非线性系统是有效的。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

一种基于BP网络的预测控制算法及其应用

将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法,并针对一个工业装置控制实例,探讨了该算法在工业过程控制中的应用。仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实可行的。     

基于B—P神经网络的非线性系统预测控制的研究

预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制的方法,但是已有的预测控制算法通常是针对线性渐进稳定对象的,或者即使针对非线性使用了非线性模型,但由于算法过于复杂不能适用于快速系统,本文对复杂非线性系统提出了一种基于Ｂ－神经网络的预测控制方法,仿真和实际结果表明该方法的有效性和快速性,能够实现对非线性系统的实时智能优化控制。     

最优顶点覆盖的贪心边近似算法

提出了一种新的贪心边近似算法,能保证性能比不大于2的同时比传统的选任意边算法有更优的解,在可验证（能得到最优覆盖点数）时,统计数据表明贪心边算法非常有效,是一个集合了传统的任选一边近似算法和选择度数最大点的贪心算法两者优点的新算法.     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

二电平PAM系统盲均衡的一种新方法

根据数字通信码间干扰的数学模型，提出了一种解决盲均衡问题的新方法，该方法计算复杂程度低，易于实现实时处理。文中给出了计算机模拟结果。     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界,提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法.该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类,同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性.实验结果表明,所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

A Hybrid Algorithm for Optimizing Multi-Modal Functions

0 IntroductionThmeo rsei m epxlteen gseivneeltiyc sailngcoeri itth mw(asSG pAro)p iosse adp pbliye dJ .mHor.eH aonl-dland[1]in 1970’s . SGAis an opti mization method based onpopulation by emulating the evolvement disciplinarian of thenature.It has showedthe great advantage of quick search foropti mal solutions while applied in the opti mization of single-modal functions . But as we know many problems in realitybelong to the opti mization of multi-modal function, and ifSGAis appliedto sol…     

基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种解析算法

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了作者最近提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种解析算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的解析算法.该算法运行时间短且识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库进行的数值实验,验证了上述论断的正确性.     

一种仿生优化方法—微粒群算法

介绍了一种新的仿生优化算法—微粒群算法。与传统的优化算法相比,微粒群算法在全局优化性能等多方面具有相当的优越性。     

确定性树突状细胞算法的异常检测系统

介绍了一种新型的确定性树突状细胞算法,该算法不仅精简了计算开销,同时最大程度地维持了树突状细胞算法的优势.加入抗原提呈同步作为输入算法,使得算法更精确,并把该算法应用于异常检测系统,以实现真正意义上的实时.     

遗传算法在可编程逻辑器件设计中的应用

提出了一种新的可编程逻辑器件的设计方法,设计速度快,人工干预少,只需给出所要实现的逻辑功能,即可运用遗传算法完成对可编程逻辑器件的逻辑设计,文末给出一个简单的组合逻辑电路的设计实例和经过遗传算法学习的结果。