连续量信息表决策值的离散化方法

在用粗糙集理论解决连续系统的问题时，要求信息表必须是离散值．在对由连续量构成的信息表离散化时，首先要对决策属性的值域进行离散化。文中针对这一问题提出了3种确定离散化区间的方法，即经验分割法、等频分割法和等距分割法；又提出了2种求区间离散值的算法，即区间重心法和区间值平均法，并通过算例验证这些算法均是可行的，其中等距分割法中的区间值平均法效果最为满意。     

基于遗传算法的支持向量回归机参数选取

针对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数选择问题,提出了基于遗传算法的SVR参数自动确定方法。分析了SVR各参数对其性能的影响,根据已有的样本集确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行最优选取。为了减少所选参数对训练样本的依赖性,借鉴交叉验证的方法,把训练集分为估计子集,用来选择模型;确认子集选择参数,以推广能力最好的一组参数作为最终参数。将所提出的方法应用于受噪声影响的标准函数,实验结果表明,由该方法所得参数确定的SVR具有较优的预测性能。     

非线性炉群智能解耦的一种新算法

针对系统的非线性多变量耦合特性,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网(MFFNN)智能解耦的新算法,通过神经网络的自学习能力,调节隶属函数的形状及结论值,使MFFNN具有自学习、自适应的能力,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好.     

小信号测量精度的提高方法及其应用

在着重分析小信号测量困难及减小测量误差方法的基础上,设计了一种结构简单的双积分型A/D转换器,并通过复杂可编程逻辑器件CPLD(Complex Programmable Logic Device)实现其控制过程。证明了该A/D转换器具有较高的分辨率,并可在此基础上进一步提高测量精度。     

模糊控制器设计方法研究

模糊控制器是一种仿人的智能控制器，适用于模型不确定的系统。根据控制系统的控制要求，介绍了模糊控制器的2类设计方法，分别基于Matlab和基于模糊控制开发系统FDS2．0软件包。并把这2类方法进行了比较。通过比较，进一步充分显示了模糊控制的优越性。     

消除非线性随机干扰的一种方法

基于ＢＰ神经网络的训练规则，针对具有大惯性，大滞后和各种不确定因素影响的非线性系统，设计了一种能消除非线性随机干扰引起的混纯现象的神经网络，并已和执行器、喷油嘴等器件组成系统联机调试，效果理想。     

MATLAB在电机系统仿真中的应用

介绍了MATLAB软件6．1版本中电力系统工具箱的功能和仿真元件的使用，并通过水轮机驱动的带有励磁系统的同步发电机组仿真系统实例进一步分析和说明了该工具箱在电机系统仿真中的应用及强大功能。包括仿真模型的描述、初始化系统模块参数的设置、仿真参数的设置和仿真结果的分析，最后指出该工具箱在复杂电路、功率电子系统、驱动设备以及电力系统、测量与控制系统的仿真中也具有广阔的应用前景。     

小脑神经网络在矿工疲劳监测控制系统中的应用

针对矿工井下疲劳监测与控制难题,探索矿工疲劳务工的生理指标状况,降低矿工疲劳状态下务工的可能性,指导煤矿高层管理者对矿工疲劳生产的管理与控制,并为新设计的矿工疲劳监测控制系统提供新的方法与依据。采用多元信息融合技术,提取了皮电、肌电、脑电等12个疲劳水平监测信号,对矿工务工期间进行半接触式肢体图像和信号分析,构建了矿工疲劳监测信号体系;结合CMAC神经网络理论,提出矿工疲劳务工期间的疲劳检测控制系统模型,并通过收集矿工务工期间的多生理指标对构建的模型进行验证。结果表明:矿工疲劳监测与控制系统监测结果与实际矿工疲劳水平的平均偏差为0.2,偏差为0.1~0.3的约占51.7%,0.4~0.7的约占32.2%,0.8~1.0的约占16.1%,比传统的单一信号监测精度更高,偏差更小,更能满足实际生产中的矿工监测与控制的精度需求。为缓解当前矿工疲劳生产的现状,依据矿工疲劳监测结果,结合金融风险管理理论,应采用的方法是:当矿工疲劳水平超出生理负荷值时,机械自启强迫停止功能;当矿工疲劳水平严重时,提醒班组长强迫矿工换班(岗);当矿工出现疲劳迹象时,报警提示矿工调整自身疲劳状态等。为后期中国煤矿人员安全与高效生产的电子监测与控制领域提供一种新的设计参考。     

用于危险环境监控的无线传感器网格体系结构

在分析煤矿油田等危险环境特点的基础上提出了一种适用于煤矿、油田等危险环境监控的无线传感器网格的体系结构,重点描述了其中符合本安认证的Sink节点的设计方案,并分析了该体系结构在危险环境监控中的优势.     

基于粗糙集理论的运输机故障诊断与分类

应用粗糙集约简理论,根据煤矿安全规程分析了煤矿胶带运输机的10种安全保护措施和统计的故障样本,提出了一种以决策表作为主要工具,直接从故障样本集中导出诊断规则及其故障分类的方法,并用实际发生的故障检验了该方案的正确性。