非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

网络时代合同法的最新发展

目前，联合国贸法会电子商务工作组的核心工作是在合同法领域起草一个有关电子订约的公约。电子合同的规则集中反映了网络时代合同法的最新发展。在信息技术的推动下，网络时代的合同法发生了巨大的演变，电子合同产生了许多不同于传统合同的法律规则，其中典型的电子合同法律规则有：电子形式规则、电子意思表示规则、电子签名与认证规则以及计算机信息交易合同中的电子错误规则和电子自助规则等。     

业绩管理系统是现代管理的有效载体

在现代管理中，企业所面临的环境越来越不确定，变化越来越快，领导者需要借助一定的栽体来对整个企业进行适时掌握、监督、管理和推进，而业绩管理系统是现代管理的有效栽体。     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践

为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性，首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模，再用并行遗传算法对模型求解，得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标，为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值。     

基于竞争神经网络的ABS路面辨识

在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护·