基于RFW102的低功耗无线数字收发电路

利用RFW102无线收发芯片,选择合适的微控制器,设计出工作在2.4GHz的无线数字收发电路.并以AD7416温度测量元件为例,简单介绍了此无线收发电路在无线传感器中的应用.与有线方式比较,具有可靠性高、安装容易、重复使用性和系统维护性好等优点.     

希尔伯特变换器优化设计研究

提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法，证明了神经网络算法的收敛性，提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。     

采用变频调速的恒压供水系统

阐述了恒压供水的基本概念 ,介绍了一种采用变频调速技术实现恒压供水的系统组成、工作原理及设计和系统调试方法 .理论分析表明 ,该系统能显著提高供水质量 ,节能效果明显 .     

流动电势用于角加速度传感器的研究

分析和讨论了一种新型角加速度传感器的工作原理与设计方法。该传感器是根据流动电热效应，直接将角加速度信号转换为电信号输出的。和其它形式的角加速度传感器相比，它具有结构简单、成本低、可靠性好、稳定性高等特点。     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

容错控制器在破碎机调速系统应用中的仿真研究

针对单输入单输出多回路系统,采取一种简单的容错控制技术,当控制系统中任一传感器失效时,采用邻近回路重构控制律对水下破碎机转速控制器加以补偿,使控制系统仍能稳定且控制质量与传感器失效前相一致,并给出了其仿真结果.图6,参9.     

基于神经网络的建筑行业投标报价研究

在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题．论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法．首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素，从而建立起基于神经网络的报价模型，然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法，进一步提高网络的泛化能力．从实际应用的结果可以看出，经过变量选择后所确定的报价因素是合理的，改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高．     

广谱型C60修饰电极电位传感器的研究

吸附型Ｃ６０修饰玻碳电极可作为一种广谱响应的电位传感器，对十余种无机及有机季铵盐阳离子，其电位－浓度对数值呈一定的线性关系，该电极制备方便、响应速度快，稳定性好。本文还从电极表面Ｃ６０晶型结构出发，对电极的响应机理进行了初步探讨。     

Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks

Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective.     

Petri网络在无控制交叉口延误分析中的应用

选用比较适合描述系统组织结构和动态行为的Petri网络模型对主路优先通行的无信号交叉口运行过程建立HSPN模型．在此基础上，结合间隙接受理论，对无控制交叉口进行平均延误分析探索，为交叉口仿真控制软件的研发奠定了算法基础。