基于多神经网络模型的酯化反应软测量

对模糊C-均值聚类算法加以改进,将系统输入数据进行模糊划分,分成具有几个不同聚类中心的子集;继而引入到多模型建模过程中,针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究,表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点,验证了此多模型建模方法的有效性和快速性。     

新息灰理论在不确定性系统故障预测中的应用

结构复杂性、运行环境独特性和诱发故障多源性大大增加了现代设备系统的不确定性,从而导致能够反映设备系统主要特征的数据较少。针对不确定性设备系统贫信息的特点,将新息灰预测方法应用于设备系统运行状态的预测。仿真研究给出了基于新息灰理论的工业实例建模过程和故障预测结果,并与BP神经网络方法的计算结果进行比较,验证了新息灰预测方法的有效性与实用性。     

基于统一建模语言的新型决策库模型

通过对MUL语言和DSS中模型的研究,给出了茯于UML模型库模型的建模方法,并提出了可重用的DSS模型库体系结构。     

大挑臂结合梁节段模型剪拔试验研究

简要介绍了大悬臂钢－混凝土结合梁节段模型剪拔试验概况，测出了剪力钉上拔力的大小与分布规律，得出了剪拔复合受力情况下剪力钉受力行为，指出了防止钢梁与混凝土板剥离的途径，为大悬臂结合梁结构的设计提供了依据。     

一种前馈网络的新型混合算法

提出了一种针对前馈神经网络的混合算法,该算法将最速下降法与共轭梯度法相结合,有效地改善了传统BP算法收敛速度慢、可能陷入局部极小等缺点。两个仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于TMS320C2000的直流电机PID控制

工业控制中PID控制是技术最成熟的一种控制方法,特别是在控制对象的模型未知或难以建立时,经常采用PID控制。本文介绍了利用DSP LF2407实现数字增量式PID控制器的方法和程序原代码,程序结构清晰,可移植性强,可以直接做成子程序,嵌入用户程序中。     

A Multilayer Recurrent Fuzzy Neural Network for Accurate Dynamic System Modeling

A multilayer recurrent fuzzy neural network （MRFNN） is proposed for accurate dynamic system modeling. The proposed MRFNN has six layers combined with T-S fuzzy model. The recurrent structures are formed by local feedback connections in the membership layer and the rule layer. With these feedbacks, the fuzzy sets are time-varying and the temporal problem of dynamic system can be solved well. The parameters of MRFNN are learned by chaotic search （CS） and least square estimation （LSE） simultaneously, where CS is for tuning the premise parameters and LSE is for updating the consequent coefficients accordingly. Results of simulations show the proposed approach is effective for dynamic system modeling with high accuracy.     

IPCA在故障检测与分离中的应用

基于ＰＣＡ模型，综合利用Ｔ＾２检验值，Ｑ检验值和故障补偿等集成化主元分析（ＩＰＣＡ）方法对系统的工况故障和仪表故障进行检测和分离，并对仪表故障进行补偿，该方法既能进行故障检测，又能对不同的故障进行分离。仿真实例表明，这种方法是有效的。     

基于混沌搜索的优化方法的研究进展

混沌是非线性系统中的一种较为普遍的现象,混沌现象具有随机性、遍历性和规律性的特点。在优化设计领域中,混沌现象的遍历性特点可以作为搜索过程中避免陷入局部极小的一种优化机制。目前混沌已经成为一种新颖的全局优化技术,基于混沌搜索的优化方法的研究受到了人们的重视。通过改进混沌搜索方法本身或是结合模拟退火、遗传等算法,优化性能获得提高。该文在大量文献的基础上,对基于混沌搜索的优化方法及其研究进展进行了总结。