基于DRNN的机器人轨迹跟踪自适应控制

针对模型未知和动力学非线性机器人轨迹跟踪,提出了一种基于分布式动态回归神经网络（ＤＲＮＮ）的自适应控制方法．该方法在ＰＤ动态反馈控制的基础上,引入神经网络辨识器（ＮＮＩ）在线逼近对象的非线性动力学,并设计出神经网络自适应控制器（ＮＮＣ）来补偿机器人动力学非线性造成的误差．仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性．     

基于Elman型回归神经网络的公交客流预测

文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测, 通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果进行了比较,并对网络模拟结果和历史数据进行了线性回归分析,求得一定的相关系数.结果表明,应用Elman神经网络方法比BP神经网络对公交客流量进行短期预测,预测精度高及效果好.     

基于回归神经网络的复杂工业对象的建模

讨论一种动态神经网络－Ｅｌｍａｎ回归神经网络的结构和算法,基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象－直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较。     

基于多变量相空间重构的地下水动态神经网络预测模型

从多元变量时间序列出发,以相空间重构理论为基础,结合偏最小二乘回归与神经网络方法,提出了基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型.通过分别确定各个时间序列的时间延迟和嵌入维数的方法对地下水动态的多变量时间序列进行相空间重构,采用偏最小二乘回归法提取对系统解释最强的成分作为网络输入,利用神经网络模型进行各成分之间的非线性拟合.将基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型应用于黑龙洞泉域地下水位预测,并通过分析与比较验证了该方法的有效性.     

神经网络在线性系统辨识中的应用

本文把具有线性处理单元的神经网络应用于线性时不变动态系统辨识;讨论了用多层前向网络和回归网络分别对线性时不变动态MIMO系统的输入输出模型和状态空间模型进行辨识的方法;提出了用线性系统粗糙模型的先验知识对神经网络权进行初始化的方法.仿真实验表明所提出的初始化方法比随机初始化法的学习有更快的收敛速度.     

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.     

基于回归神经网络的非线性动态数据校核及其应用

研究了简化型内回归神经网络基于自适应梯度下降法的训练算法，并提出了一种基于简化型内回归神经网络的非线性动态数据校核新方法，结果表明所提出的方法能够有效地对非线性动态过程进行数据校核，并具有良好性能，与传统的动态数据校核方法相比，所提出方法具有不需要掌握过程本身的精确模型，避免了过程模型误差可能带来的估计误差，不需事先知道测量噪声和过程噪声的统计特性等特点。     

Elman回归神经网络在大坝安全监控中的应用

给出了E1man回归神经网络的网络结构和学习方法。基于E1man回归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点，提出了一种基于E1man回归神经网络建立安全监控模型的方法。实验表明，所建立E1man神经网络模型收敛速度快，并且其拟合及预报精度高于统计模型和BP网络模型。     

基于BP神经网络客运量的分析及预测

客运量分析预测是一个复杂的非线性系统，针对传统分析预测方法的不足，采用BP神经网络对客运量进行分析及预测，通过对1990—2002长江三角洲地区社会经济数据与客运量数据的处理，建立了客运量的神经网络预测分析模型，借助MATLAB7．0软件，进行网络学习与训练仿真实验，与线性回归模型分析预测结果进行对比，结果表明应用BP神经网络对客运量的分析预测精度更高、效果更好。     

基于自回归动态神经网络的逆模型辨识及在线控制

研究了自回归动态神经网络及其学习算法。提出了应用于动态逆模型识的结构，并与ＰＩＤ控制相结合形成了非线性动态对象的在线自适应控制系统。仿真结果表明此方案简单可行，克服了静态网络的一些局限性。     

建立企业网应考虑的因素

基于对建立企业计算机网络系统的体系结构、布线、网络协议等因素的分析，讨论了建立管理企业计算机网络系统的方法与思路     

计算机网络信息资源的利用

简述了网络信息资源具有的特点,针对网络信息资源管理面临的问题,提出了网络信息资源的管理和利用方法。     

主动网络管理和控制模型的研究

提出了一种主动网络的层次化管理和控制模型，从主动节点和网管中心两个角度分别描述了模型层次功能和相互关系，并对整个系统的工作流程进行了描述，特别突出了安全网络控制这一突破传统网管功能的实现，说明了基于此模型的主动网络管理控制软件可以很好地满足主动网络管理和控制的需求。     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

校园网网络技术的选择

校园网络的建设好坏直接关系到将来校园网使用的效能和稳定性,因此,在构建校园网络之前,了解和规划将来构建校园网所涉及到的网络技术问题,如网络体系及通讯协议、主干网技术及网络设备、综合布线系统等,是建设好一个稳定的校园网的必要条件.     

基于NS的网络仿真

介绍网络仿真平台N S(N etw ork S im u lation)仿真原理、仿真方法和一般过程,结合基于M ob ileIP模型的无线网络与有线网络间的仿真实例,给出利用N S进行网络仿真的方法。仿真结果显示,通过N S能得到很好的网络性能仿真效果。     

寄宿制学校接触网络的生成

根据寄宿制学校的实际情况,针对SIS与SIR2种疾病模型,比较在切换网络和随机网络中疾病的传播结果,从而得到网络对疾病的影响.通过随机模拟的方法证明了在人数不变、平均度也不变的情况下,切换网络可以减缓染病者的增长并且减少染病者的数量,而不同网络对最终规模的影响不大.但是,切换网络会使疾病的最终规模大面积扩散的时间延后.     

中波天线双工网络的设计关键

中波发射台受发射场地的限制,已考虑使用双工网络．本文详细介绍中波天线双工网络设计中的关键环节——阻塞网络的设计过程．     

基于复杂网络理论的人际关系网络模型的构造和特性分析

在小世界、无标度网络模型的基础上构造出人际关系网络模型,并对人际关系网络模型进行了特性分析和仿真实验。结果表明,该网络模型具有平均路径长度与网络规模呈对数形式增长,度分布服从幂律增长,具有等级结构,聚类系数较大的特征,能很好地符合实际的人际关系网络。     

校园网络运行监测系统的分析与设计

为了保证校园网安全、可靠、稳定地运行，针对校园网络的现状及发展，在对校园网络的安全管理和网络监控进行具体分析的基础上，规划和设计了用于校园网络管理的网络监测系统．该系统可以有效控制和管理校园网络的可靠运行．本文中先分析了相关的网络监控技术与网络监测原理以及网络管理协议，然后，介绍了网络监测系统的设计思想和体系结构，并重点介绍了网络监测系统的具体实现方案．