基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

Forecasting Government Bond Yields with Neural Networks Considering Cointegration

This paper discusses techniques that might be helpful in predicting interest rates and tries to evaluate a new hybrid forecasting approach. Results of examining government bond yields in Germany and France reported in this study indicate that a hybrid forecasting approach which combines techniques of cointegration analysis with neural network (NN) forecasting models can produce superior results to the use of NN forecasting models alone. The findings documented in this paper could be a consequence of the fact that examining differenced data under certain conditions will lead to a loss of information and that the inclusion of the error correction term from the cointegration model can help to cope with this problem. The paper also discusses some possibly interesting directions for further research. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

耦合摆运动中的位相与机械能流的方向

用张紧的弦绳和2个相同的单摆构成的耦合摆振动系统,能直观地将物体间的机械能传递现象突出地显示出来;实验中获取的运动曲线,显示了拍的节点处,两摆的位相是交替变化的,两摆的振幅也跟随着位相而增减,即可得出结论,位相在前的摆,向位相在后的摆输出能量,位相决定了机械能流的方向。     

基于深度贝叶斯网络学习的不确定性建模方法

战场态势评估涉及很多不确定因素,对不确定性进行仿真建模能够提高态势评估的能力。针对参战对象多元、不确定性增多导致的无法全面准确表达不确定性问题,提出了基于记忆模块和变分自编码器的深度贝叶斯网络模型。采用生成模型设计了基于深度贝叶斯网络学习的态势评估模型;阐述了融合记忆模块的深度生成模型原理和模型的学习与推理过程;以某空袭行动为例构建贝叶斯网络,对所提方法进行了验证。结果表明:深度神经网络能够逼近隐变量的非线性变换,设计的记忆模块能存储深度神经网络提取的大量局部特征,通过学习自动得到了贝叶斯网络条件概率,增强了不确定性建模能力。     

页岩结构完整性评价的热-流体-变形耦合理论与方法

该文应用连续介质力学理论建立了与蒸汽注入过程相关的热-流-变形耦合问题的基本数学模型;应用全隐式顺序Galerkin有限元数值解方案,对注蒸汽井的热-流体-变形耦合过程进行了数值模拟。结果表明,由于低渗透页岩地层流体高温膨胀导致的超高孔隙压力,有可能产生拉张应力,严重时会导致地层破裂。     

无线传感器网络MAC协议的节能机制研究

由于无线传感器网络节点使用干电池和纽扣电池供电的特点,限制了网络节点能量的使用。而传感器网络中能量的控制主要由MAC层和路由层完成,MAC层相对于路由层对能量的控制更为直接和频繁。文章分析了传感器网络的MAC协议中能量消耗的各种原因,并针对各种原因提出了相应的解决办法,可以较好地延长网络的使用寿命。     

无线传感器网络中簇树骨干网的维护和更新算法

无线Adhoc传感器网络中的路由设计将能效高放在首位,设计用于路由基础的高效能簇树骨干网是延长网络寿命很有效的方法.文中利用图论中极大权独立集和根树的概念给出一种求簇树骨干网的EACT算法及对该骨干网的维护和更新算法.并通过仿真结果表明算法的有效性.     

智能PID控制器在船舶发电机电压控制中的应用

解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果.     

基于神经网络技术的干散货运价指数预测

在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的.