神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．     

平面桁架结构损伤的探测、定位与评估

利用参数识别技术描述了对平面桁架结构损伤的探测、定位与评估（ＤＬＥ）的一个新算法。这一概念始于精确＂健康＂模型，利用动力响应数据周期地更新这一＂健康＂模型，当损伤发生时，用一个识别算法（一个显式桁架损伤模型），以动力响应数据构造出一个桁架损伤模型，由此比较损伤模型与健康模型的参数，从而探测、定位及评估损伤的程度     

最小二乘解存在的充分必要条件

本文提出了当观测值的权矩阵为正定或半正定的前提下，其最小二乘解存在的充分必要条件为并以间接平差为例验证了该结论的正确性。     

混沌反控制在心脏病治疗中的应用

正常的心脏中出现的混沌、心率过速与心肌组织中出现螺旋波有关,研究了一种七维心脏-血液耦合动力系统模型.首先通过线性负反馈对系统的参数进行了辨析,基于混沌反控制方法,使非混沌的心脏系统混沌特性加强,计算了系统输出信号的Lyapunov指数,为反馈信号幅度提供依据.数值计算模拟表明该方法的可行性,希望可以为心脏病的治疗和修复提供帮助信息.     

热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明： 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.     

拓广的最小二乘原理及河流弥散系数的新算法

本文对最小二乘原理进行了拓广，同时给出了河流弥散系数的新算法，并为其编写了ＦＯＲＴＲＡＮ电算程序，使计算快速方便     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

ISAT方法在射流火焰PDF计算中的应用

描述了一种应用于湍流反应流场中，用以减少化学反应计算时间的有效方法——当地自适应建表方法，并对之做了改进，使其可以适用于变时间步长环境下的计算流场．应用此方法计算甲烷／空气湍流射流扩散火焰问题，结果显示同直接数值积分方法比较，当地自适应建表方法可以在保证满足计算精度要求的条件下有效的减少化学反应计算时间．     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。