基于T-S模型的一类非线性系统自适应滑模跟踪控制及仿真

针对一类带有内部干扰和未知非线性函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将一个时变伸缩因子ρ-1引入到T-S模糊逻辑系统的输入而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用该模糊逻辑系统给出一种时变伸缩因子参数的自适应滑模控制器的设计方法。其中非线性系统中的未知非线性函数采用T-S模糊逻辑系统进行逼近,故只需较少的模糊规则即可达到逼近要求,而且参数自适应率的个数与模糊逻辑系统中的模糊规则数无关,因此该方法不仅有效地减少在线运算量,而且在有限的时间内实现跟踪控制。最后,对带有干扰项和未知非线性函数的Duffing混沌系统完成了目标跟踪仿真,仿真结果验证了该控制算法的有效性和可行性。
     

基于模糊神经网络和遗传算法的机器人三维路径规划

【目的】为了有效提高机器人三维路径规划精度。【方法】基于模糊神经网络和遗传算法建立了一种新的路径规划方法。【结果】根据路径长度和路径能量提出了三维路径规划的评价指标和优化函数, 同时利用模糊神经网络建立了三维路径的 5 层结构, 并结合遗传算法来优化并求解最优路径。【结论】通过仿真实验深入研究了影响该方法的关键因素, 结果表明该方法具有更好的适应性。
     

复域时滞神经网络的渐近稳定

对复域时滞神经网络的唯一性和在平衡点处的渐近稳定进行了研究,并基于Lyapinov函数方法和线性矩阵不等式（LMI）,复域时滞神经网络的一些渐近稳定的有效条件得到推导。最后通过一个有效的例子来验证了结论的有效性和正确性。
     

基于终端滑模和自适应反馈方法的一类混沌系统稳定性分析

针对终端滑模和自适应反馈方法的优缺点,本文设计了一个优化组合的方案,该方案可以控制一类混沌系统实现半有限时间稳定,极大地扩展了两种方法在混沌控制领域的应用范围;通过对经典混沌Lorenz系统的控制并仿真,验证了其有效性和可行性。
     

基于快速数据分组处理方法的改进研究

数据分组处理方法(GMDH算法)是一种模拟大脑辨识复杂非线性系统的算法。这种算法在对数据进行分组处理时具有较明显的优势。但是处理大数据时,当取恰当终止拟合条件,GMDH 算法又显得比较弱势。为此从 GMDH 运算的本质去解决算法的效率问题,给出了一种结合快速求解逆矩阵以达到快速求解拟合方程的目的的算法,并且利用外推准则,合理选取拟合结束条件及快速选择最佳模型的方法。在不改变 GMDH 算法准确度的情况下,研究了如何提高 GMDH 算法的计算效率
     

一类分数阶BAM神经网络的Mittag-Leffler稳定性

利用解的唯一性定理以及分数阶导数的相关性质,研究了分数阶BAM神经网络的Mittag-Leffler稳定性,并给出了相应的充分性条件,最后通过实例仿真验证了结论的正确性。
     

基于模糊粗糙神经网络的用户个性化关联推荐方法

【目的】针对电子商务中关联推荐的有效性,基于模糊粗糙神经网络提出了一种新的方法。【方法】该方法首先提出了个性化推荐模型,并根据关联规则给出了推荐算法流程。同时利用模糊粗糙神经网络对上述模型进行求解,通过计算模糊关联系数和模糊关联度来获得用户行为特征。【结果】利用仿真实验深入研究影响该方法的关键因素,结果发现:最小可信阈值和最小支持度取值越小,预测精度就越高。【结论】与其他算法相比,该算法能在一定的程度上较小预测的误差,使得推荐结果更加满足客户的需求。
     

求解单侧障碍问题的自适应投影方法

【目的】单侧障碍问题在变分不等式中具有重要的应用,但不存在或很难求其精确解,所以很有必要进行数值解法的研究。【方法】利用有限差分格式将障碍问题离散为一个线性互补问题,得到该问题的一个投影不动点算法。然后用投影方法得到了变参数的算法,并在迭代过程中自动调整参数,每一步迭代只需求解一个线性方程组。【结果】将障碍问题离散为一个有限维的线性互补问题,而该问题等价于投影问题,于是得到了求解障碍问题的自适应投影算法。【结论】最后用数值算例验证了算法的有效性,与固定参数的投影算法相比较。数值结果表明参数对自适应投影算法影响较小,而且该方法收敛速度更快。
     

基于随机森林分类的快速标签检测

主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题。与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法。文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景。在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测。实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测。
     

基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(SPSO)进行比较。研究结果表明:本文得到的平均相对误差为5.62%,比SGA和SPSO分别低1.08%和0.50%。
     

ANFIS在光电检测中的应用研究

光电检测系统会受到各种噪声和环境温度变化的影响而产生一定的误差,因此只有进行误差补偿才能够提高检测精度.为更好地实现误差补偿功能,建立了基于光电检测的自适应神经模糊推理系统(ANFIS),这种Takagi-Sugeno模型的推理系统能够自动调整隶属函数参数和自动生成模糊规则,克服了模糊控制系统缺乏在线自学习能力或自调整能力的缺点,仿真结果表明这种推理系统模型适用于光电检测并能够提高光电检测的检测精度.     

基于自适应神经模糊系统模型的锅炉汽包应力在线计算与监测

汽包寿命的在线监测是关系到自然循环锅炉运行安全与经济性的重要课题 .实现寿命监测的关键是寻找适合在线计算的应力模型 .针对建立模型的需要 ,制订了假想工况变动过程 ,并以此作为边界条件对锅炉汽包的温度、应力状况进行了三维有限元计算 .采用自适应神经模糊系统( ANFIS)再现有限元数值计算结果 ,从而建立了新的应力模型 .在所建模型的基础上对原有电站锅炉汽包应力监测系统的测点布置做出了相应的调整 .改进后的方法不仅提高了运算速度 ,减少了测点数量 ,而且继承了数值计算的精度 .由于数值计算的引入 ,克服了现场实验方法难以获得大样本数量的缺陷 ,并有利于进行事故状态的模拟 .     

基于模糊聚类理论的城市供水管网ANFIS系统设计

利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）较强的结构性知识表达能力、容错能力以及自动提取模糊规则的学习能力，依据城市供水管网的特点，建立了一种基于模糊聚类理论的管网宏观模型，即城市供水管网ANFIS模型．该模型以管网测压点及出厂流量各负荷值的峰值、低谷和一般作为类别模式进行减法聚类，利用Matlab工具箱genfis2函数产生的模糊推理系统进行状态模拟．实际仿真结果表明，该方法建模及求解简单、迅速，误差小，是研究城市管网宏观模型的又一有效方法．     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

基于PXE网络的远程数据清洗系统

提出了一种基于PXE协议的网络互连结构用于数据清除的远程控制系统。数台客户端通过PXE协议与主机相连,客户端从主机上下载镜像文件,包括启动文件、配置文件和数据清除主体程序,从而实现远程启动操作系统和自动运行程序进行数据清除。整个操作过程实现实时控制,运行的过程和结果都在主机的屏幕上进行显示。PXE网络结构互连模式使系统拥有更快的速度和灵活性,实际工程应用表明系统性能优良,数据清除具有规模性,灵活快捷,其性能和效率明显优于传统的单机操作处理方式。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

基于综合集成技术的区域旅游规划系统研究

区域旅游规划系统是一个开放复杂巨系统,如何实现区域旅游规划高效化、智能化、科学化一直是区域旅游规划的一个重点和难点问题.运用综合集成思想及技术,通过系统定性问题、系统分解、建立模型、资源集成、系统分析、系统综合、综合集成设计等一系列步骤完成了对区域旅游规划系统综合集成.集成后的区域旅游规划系统具有数据录入、存储、管理、...     

基于电子开关式锁相放大器的微弱信号检测方法

在磁感应成像系统中,有用的二次磁场十分微弱,都淹没在主磁场中,因此采用微弱信号检测技术中的锁相放大器来提取。本研究以电子开关为相敏检波核心,利用相敏检波、锁相环、直流放大滤波、AD采样等电路模块,构成了精度高的模拟锁相放大器。该系统检测有效值10~1000μV频率为1kHz的正弦信号,其误差在2.6%以内;输入相同幅值频率为1.05kHz的噪声信号,其误差最大在3%以内;输入10倍幅值1.05kHz的噪声信号,对测量结果有一定影响,其误差最大8.6%。所以,基于电子开关式锁相放大器有很好的噪声抑制能力,能够在强噪声背景下提取出特定频率微弱信号。
     

基于加速度传感器的微弱信号放大电路设计

在地质振动勘探中存在微弱信号难以检测的问题。为了解决这一技术难题,提出了以仪表放大器和低通滤波器为核心器件的微弱信号放大检测装置。先详细阐述了该检测装置的电路结构,进而根据微弱信号特征,提出选择电子器件的有效方法以及在设计电路时需要注意的事项。最后采用集成程控增益仪表放大器INA110来设计微弱信号检测前置放大电路,采用OPA1632设计抑制电路噪声,并对微弱低频信号进行了测试,得到了理想的效果。
     

一种任意波形信号发生器的实现方法

本文探讨了一种任意波形发生器的实现方法。利用DDS原理及FPGA编程技术,在一块FPGA芯片上实现整个系统时序和波形RAM的设计,采用单片机进行显示控制及频率和相位设置,上位机采用LabWindows/CVI进行软件设计,产生的任意波形数据通过串口下载到波形RAM中,实现了任意波形的输出。经测试,本系统可输出步进为10Hz、频率范围为0.01Hz~30MHz、频率稳定度优于10-7的正弦波。本文提出的任意波形发生器的实现方法简单,性价比高,产生的波形频率分辨率高,输出频率的转换速度快,而且频率转换时,DDS系统输出波形的相位是连续的。