运动控制系统自学习问题研究

研究了运动控制系统在重复运动方式下的自学习问题,设计了开环迭代自学习、闭环迭代自学习和预测自学习三种控制算法和结构,并对比分析了各种自学习控制算法的特点。实验结果表明,学习控制结构简单,计算量小,便于实现,对被控对象的动态模型没有严格的要求,可以明显改善具有周期性输入控制系统的轨迹跟踪精度。     

基于自注意力机制的网络流量异常检测方法

网络中异常流量的有效检测对网络安全至关重要.以机器学习方法为主的异常流量检测技术,对流量数据采用特征选择方法进行降维并提取最优特征,但容易忽略数据特征之间的关联性,存在异常流量的检测率低、误报率高等问题.为了提高异常流量检测性能,论文在提取流量数据特征的过程中引入自注意力机制进行相关性学习,并结合深度卷积神经网络提出一种有效的网络流量异常检测模型.实验结果表明：通过引入自注意力机制,论文所提出的检测方法能够提取更准确的流量特征,并使得异常流量检测率高、误报率低.     

非线性系统的神经网络自学习控制

提出了一种对非线性系统的神经网络自学习控制方法,基于逆动力学控制的思想,构造了神经网络结构一致的控制器和辩识器。辨识器采用多层前向网络结构和广义Ｄｅｌｔａ学习规则算法实现了对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过在线动态传递权值给神经网络控制器的方法实现了神经网络辨识器的神经网络控制器的有机结合,从而使整个控制系统具有很强的自适应和自学习能力,所提出的控制方案可适用于不含滞后环节和包含滞后环节的非线性     

神经网络自学习控制研究

提出一个新型仿真器网络结构并推导出学习算法;提出面向输入输出模型结构的自学习控制器训练结构并推导出学习算法,解决约束控制作用下多目标终态控制问题并实现感应加热温度智能控制．     

基于Dahlin控制算法的网络流量控制

在ATM网络的ABR通信中，基于速率反馈的流量控制是防止拥塞和保证高吞吐量的有效手段之一，然而网络的传播时延对其具有很大的不利影响．采用Dahlin控制算法设计流量控制器，克服了传播时延给控制的快速性和稳定性所带来的不利影响．理论分析表明，该算法的动态性能明显优于PID控制，能保证网络缓冲器的不溢出及带宽的公平分配和充分利用，从而有效地防止了拥塞的发生，使网络处于良好的运行状态．仿真结果验证了这一结论。     

Fuzzy的自学习控制

针对常规模糊控制器的弱点,提出一种模糊自学习控制器,论述了结构的设计方法,是一种基于模糊的自学习控制器。     

ATM网络中ABR业务的拥塞检测

在ＡＴＭ（异步转移模式）网络中,可用比特速率（ＡＢＲ）业务适用于数据传输服务．ＡＢＲ业务采用基于速率的闭环流量控制机制,交换机缓存的使用效率及排队队长与所采用的拥塞检测算法有密切的关系．在以往的讨论中,只是根据交换机缓存中排队信元的数量来检测有无拥塞的发生（数值门限方法）,因而效率不高．文中介绍了一种新的拥塞检测方法：根据信元到达交换机的速率检测有无拥塞的发生,并以ＥＦＣＩ（显式前向拥塞提示）交换机为例,分析了这两种方法对缓存使用效率及信元发送速率的影响．计算机模拟的结果表明：采用这种新的算法,信元发送速率及缓存中信元队长的抖动更小,能够明显改善交换机缓存的使用效率,从而提高了ＡＢＲ业务的服务质量（ＱｏＳ）．     

ATM网络中基于速率的负反馈拥塞控制算法

讨论了异步传输模式（ＡＴＭ）网络中适用于可用比特速率（ＡＢＲ）业务的基于速率的流量控制机制,提出了计算及优化拥塞控制参数的数值计算方法,目的是用最小的缓存达到最大的链路利用率．     

基于网络流量自相似的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是目前黑客经常采用并极为有效的网站攻击手段。本文在验证局域网流量具有严格自相似性的同时,介绍了常用的Hurst参数计算方法。通过大量实验研究了DDoS攻击对Hurst系数产生的定量影响,并在实验数据分析的基础上,提出了攻击发生和结束的准确判据。实验结果显示,该方法性能良好。     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型,每一个模型都有一个相对应的控制器,在每一采样时刻,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入。在该算法中,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当     

基于神经网络的ATM网络ABR业务流量控制

提出了异步转移模式ATM网络可用位速率ABR业务一种基于神经网络的流量控制方法。采用基于径向基神经网络的流量控制算法可以实现在线学习,自适应根据流量大小的变化和网络的拥塞状况调整神经网络的模型参数。仿真结果表明与传统的静态反馈方法相比,文中所用的算法可有效地提高信道的利用率和降低信元丢失率。     

校园网流量监测及控制策略研究

校园网存在过度下载、网络安全问题和服务质量等问题.通过分析校园网流量的现状,研究了基于地理位置、数据包和流量行为的校园网流量监控策略,以及基于带宽和基于应用的流量控制策略,优化网络环境以确保校园网络的通畅,建立和谐、有序、健康的数字校园.     

ATM网络中基于控制理论的流量控制机制设计方法综述

未来的计算机网络将是一种能够提供多种不同服务 ,以支持多种不同应用需求 ,有着集成服务支持能力的高速分组交换网络 .为充分提高该类网络性能 ,设计一个高效的流量控制机制是一个关键问题 .为此 ,以ATM网络中的相关研究为背景 ,首次从控制理论的角度系统地分析和论述了高速网络中流量控制机制的组成并着重分析了其速率调节算法的设计 对目前已经提出的各种典型速率调节算法进行了对比分析 ,为进一步研究提出了新的课题和思路     

认知可用带宽下的传输控制机制

在航空通信中,传输控制技术直接影响网络的通信性能。基于优先级的传输控制机制能够保证高优先级业务的通信性能,但存在低优先级业务传输性能不佳以及带宽资源利用不足的问题。为了解决这一问题,结合绿色通信理论思想和可用带宽估计技术,提出"认知可用带宽"概念,设计基于认知可用带宽的传输控制机制,并采用多进制自适应调制技术提升网络带宽利用率。仿真结果表明,基于认知可用带宽的传输控制机制能够在保证高优先级业务时延的条件下改善低优先级业务的传输性能,并保证业务最大时延抖动小于0.02ms;同时,自适应调制技术的应用使得网络吞吐率提升3.26%。     

基于暖气流量调节的室温控制装置

设计了一套基于暖气流量调节的室温控制装置,通过充分提高暖气利用效率、减小热能浪费,为人们提供一个更加舒适的环境。该装置解决了目前家用暖气流量无法根据不同需求实现自动调节的实际问题,可以根据个人需要实现差异化温度范围调节,具有广阔的应用前景。     

一种新的ATM网络拥塞控制方法

目前，已经有许多的机遇速率的流量控制方法应用于ABR网络。这些方法中大多都能提高主动连接的公平性和连接利用率。同时，也给交换机带来更大的复杂性。本文中提出了一个流量控制方法，将部分速率计算工作从交换机转移到终端系统中进行。结果表明，该方法能减少交换机的速率计算工作及交换复杂性，还降低了交换机在每一时间间隔内计算每条链路负载因子的难度，使占用队列长度保持在稳定状态。仿真结果表明该方法具有比ERICA 算法更好的运行效果。     

基于主动网络的最优化流量控制

主动网络的分布式计算能力为网络流量控制提供了新途径,将网络的流量控制归结为一个用户收益的全局最优化问题,提出了改进的分布式算法来求解并设计了基于这种算法的主动网络最优化流量控制协议,证明了通过选取适当的收益函数,只需在主动结点中提供FIFO的调度机制就可根据用户需求分配不同的带宽,从而达到了区分服务的目的,仿真结果证明了协议的有效性。     

基于车流到达波动分析的协调控制评价方法

着重分析了周期不同的两交叉口之间车辆到达分布的周期性波动现象.以此为依据,揭示了协调控制产生效益的机理,并提出了协调控制效益评价的初步思路,以及在实际中的应用.     

基于比例换向阀的智能流量控制方法

由于带有内置式压力和温度传感器的智能化比例换向阀具有较复杂的阀口形状和流道，对阀口流量系数存在较大影响，传统对阀口流量系数通常套用经验公式方法难以直接应用，因此本文采用压力传感器和阀芯位移传感器，通过流量与位移、压差三维数据表查找插值计算获得阀口流量，进行流量反馈控制.该方法可以实现采用比例换向阀的流量动态控制功能，从而提高比例换向阀的通用性.      

基于Linux的流量控制系统研究

计算机网络在各个行业中的应用越来越广泛,网络中的数据流量越来越大.在Linux内核IP数据包过滤系统Netfilter的基础上,结合开源的协议分类器软件L7-filter和流量控制器TC,设计了一套流量控制系统,实现网络数据传输的识别和分类以完成流量控制,从而保证网络的稳定和畅通.测试结果表明:该流量控制系统对硬件要求不高,具有良好的性能,可承担同时并发连接数低于6万的中小型网络的流量控制任务.对于这类中小规模网络,该系统是一个安全、高效、稳定和价格低廉的解决方案,具有较为广阔的应用前景.