考虑感染时延的局域世界复杂网络上疾病传播行为

将感染时延引入到经典的Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型来研究局域世界复杂网络上带有时延的疾病传播行为.均匀时延和度相关时延被集成到改进的SIS模型中,通过数值仿真研究时延对传播行为的影响.结果表明感染时延会促进疾病的爆发,大大增加复杂网络上疾病感染程度.此外,局域世界大小M也会显著影响网络中的疾病传播行为.     

基于T-S模型的模糊广义预测控制

对非线性系统建立了T－S模糊模型,并用正交最小二乘法（OLS）对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。     

基于Davidon算法的神经元自适应控制器

通常的神经网络逆元自适应控制器存在两个缺陷 ,一是训练算法收敛过慢 ;二是无法控制非最小相位系统 ,因而限制了其使用范围。利用Davidon最小二乘法训练多层前馈网络 ,用于逼近被控对象的逆模型 ,并利用构造伪系统的方法 ,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆元自适应控制器。仿真结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络误差补偿的混沌系统广义预测控制

本利用BP结构神经网络，对混沌系统的建模误差进行预测，并将其补偿到广义预测控制中，以提高算法的鲁棒性，线性模型和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘算法．仿真结果表明该算法对混沌系统控制的有效性．     

基于Agent的分布式数据库设计及其在飞行计划系统中的应用

介绍了航班飞行计划的算法，分析了所涉及的源数据，提出了一个基于Agent的分布式数据库解决方案，提高了终端用户的平均响应时间．基于分布式数据库的飞行计划系统已被成功应用于实际，显示了很好的应用前景。     

基于对角Elman神经网络的失业预测模型

本文通过对角Elman神经网络来挖掘我国失业规律，建立失业模型，并预测我国的失业形势。表明，神经网络用于社会经济方面有自己独特的优势。     

PI型有约束后移限位预测控制器

基于对后移的输出预测进行约束,并优化具有比例积分结构的多步预测控制的目标函数,设计出PI型有约束后移限位预测控制器.仿真结果说明了这种方法的优良性能.     

非线性PID控制在导弹纵向飞行控制中的应用

提出了结构简单的非线性PID控制方案.通过对导弹动力学特性的分析,设计了导弹纵向飞行通道的全空间串级控制结构,弹道外回路采用非线性PI控制,姿态内回路采用非线性PID控制.仿真结果表明,该控制方案结构简单,并能在全空间内实现较高的控制要求.     

关于BP网络学习算法中步长上界的估计

本文首先给出了ＢＰ算法中关于步长取值使目标学习函数递减的充分条件，然后，具体给出了步长的一个上界估计值，最后，对于估计结果做了进一步讨论。本文给出的结果对于构造各种收敛的ＢＰ网络算法具有重要意义。     

输出增量加权的多变量预测控制算法的状态空间描述

本文设计了一种新型的多变量预测控制器，该算法基于人间模型求解，并且在目标函数中考虑了输出增量的加权，因而极大地增加了其适用范围。