采煤机自适应记忆切割

针对以往的采煤机记忆切割技术在我国复杂地质条件下不适用的情况,提出了基于模糊控制理论的采煤机自适应记忆切割技术,设计出了采煤机位置、姿态定位系统和采煤机自适应切割模糊控制系统.该系统可以获取采煤机任意位置处的姿态和状态信息,自动跟踪所记忆的切割路径,基于模糊控制理论对是否截割到岩石进行判断并做出最优的处理方案.通过实验室的路径跟踪实验和西安煤矿机械有限公司的自适应调节实验证明:该技术在实现采煤机记忆切割的基础上能够识别出滚筒到切割岩石时的异常状态,并对牵引速度和滚筒高度做自适应调节,能够满足复杂地质条件下对采煤机的控制要求.     

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.     

带有时滞(向量)函数的复杂动态网络的同步

讨论了节点含有两类时变时滞,网络结构完全未知时的不确定动态网络模型的同步问题.其中两类时滞分别为:时滞函数和时滞向量函数.首先给出这两个新模型,然后,基于Lyapunov稳定性理论和局部线性化等知识,设计了复杂网络同步的自适应控制器,给出了一些网络同步的充分条件,并且给出了不确定动态网络的参数估计法.最后,数值结果表明...     

一类非线性参数化系统的鲁棒自适应H_∞控制

针对一类带有未知虚拟控制系数的非线性参数化系统,利用参数分离技术和Backstepp ing设计方法构造自适应H?控制器,使闭环系统的干扰输入在L2增益下对系统输出的影响任意小,且无外扰时,系统内稳.仿真例子验证了主要结论.     

VCS3020S语音通信系统分析

文章对VCS3020S语音通信系统体系的结构特点进行了分析,以进一步了解该系统的工作原理、了解未来综合空中交通服务网络中语音通信应用的特点。     

基于显式多项式恢复的后验误差估计

设计了一种基于显示多项式恢复（EPR）的后验误差估计,这种恢复是对函数值进行恢复,它的核心思想是在每条边上通过求解只有一个未知量的局部问题来恢复边中点的函数值。首先,给出了EPR方法的显示公式。该文基于EPR的后验误差估计分别与最新顶点加密方法和CVDT加密方法相结合,构造自适应有限元算法求解椭圆方程。数值试验表明基于EPR的后验误差是有效的,特别地对于泊松方程,在CVDT网格上EPR具有超收敛性质.最后,对一维情形,给出了相应的理论分析.     

确定SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法

压力松弛因子的选取是SIMPLE(Swrni-Implicit Method for Pressure-Linked Equations,SIMPLE)算法在数值求解流体流动及对流换热问题的难点之一.针对非稳态流动问题,提出了一种SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法,有效地避免了松弛因子对计算结果的影响.通过对两...     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

BP网络自适应学习率研究

分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。