半主动空气悬架建模与神经元自适应控制

为了研究神经元自适应控制在半主动空气悬架中的应用,建立半主动空气悬架的整车动力学模型,通过实车道路试验,验证所建模型的正确性.提出半主动空气悬架神经元自适应控制策略,在仿真计算基础上,研究半主动空气悬架的动态性能,结果表明,半主动空气悬架神经元自适应控制可有效衰减车身振动,减小车身俯仰角加速度、侧倾角加速度,协调了车辆行驶平顺性与操作稳定性间的矛盾.     

Morris-Lecar 模型双参数分岔分析

Morris-Lecar(M-L)模型是一个重要的神经元模型.当适当调整参数时,M-L模型展示出许多复杂的动力学行为.文章针对M-L模型,利用双参数分岔分析并结合数值仿真的方法,研究了双参数平面上神经元电活动的存在区域及神经元电活动之间的转迁机制,实现了用同一个神经元模型模拟四种单参数分岔(超临界Hopf分岔、亚临界Hopf分岔、不变环上的鞍-结分岔和鞍同宿轨分岔)行为之间的转迁.同时,还考虑了在双参数分岔点附近极限环的幅值和共存区间的大小问题,为进一步研究分岔点附近的随机动力学机制提供了理论基础.     

高速光通信中的全光数字信号处理技术

 2016年美国光纤通讯展览会及研讨会（OFC）报道了光传输速率105.1 Tbit/s、传输距离14350 km的实验方案,高速光传输技术日渐成熟丰富,全光交换成为全光网的关键。光交换网络节点对高速光信号进行处理,主要包括全光逻辑、波长变换、全光缓存、全光计算等核心全光信号处理技术。本文在课题组研究工作基础上,介绍现代高速光通信中全光数字信号处理技术。     

海水养殖金色珍珠独特的吸收光谱及其微结构

通过紫外-可见(ultraviolet-visible, UV-VIS)吸收光谱、场发射扫描电镜(field emissionscanning electron microscope, FE-SEM)与傅里叶变换红外(Fourier transform infrared,FTIR)光谱对海水养殖金色珍珠(golden seawater cultured pearl, gold CP)的微结构及其吸收光谱特征进行了较系统的研究. 结果表明: 海水养殖金色珍珠外表面珍珠层“叠瓦状”结构的疏密程度在其表面的不同区域存在不同, 该特征可能是导致金色珍珠不同区域的紫外-可见吸收光谱存在差异的因素之一; 在由内向外的方向上, 接近珍珠核心处的珍珠层中未见单一的文石板片或棱柱结构, 而在珍珠层的中部及外侧区域均为文石板片结构; 珍珠层的外表面由多级结构构成, 其中单个珍珠层微米级的文石板片由纳米级文石小颗粒组成.     

有惯性项的二元神经网络系统存在暂态混沌

发现了有惯性项的二元神经网络系统存在暂态混沌,并用相图及短期Lyapunov指数说明了此暂态混沌的存在。给出了理论证明和计算方法,其结果很容易扩展到高维系统。      

基于线性化误差模型的自适应控制系统设计

本文提出了一种基于线性化误差模型的自适应控制系统。该控制系统首先为非线性过程建立一个ARX模型与一个基于神经模糊系统的线性化误差模型组成的合成模型,然后再引入单神经元控制器,利用线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。最后,将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并和传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明,这种基于线性化误差模型的自适应控制和PID控制器相比,具有更快的响应速度。     

污水处理过程的QSOM出水水质预报

针对活性污泥污水处理过程中微生物活动的不确定性、生化反应的复杂性及工艺参数的强耦合和大滞后等特性,提出一种量子自组织特征映射神经网络（QSOM）方法来进行出水水质预报。该方法将出水水质在异常情况下所对应的进水数据样本转换成量子态形式提交给网络输入层,通过计算量子输入与相应权值的相关系数作为网络的最佳输入匹配,学习规则中采用量子门更新网络权值。最后通过某污水处理厂生化处理过程中的实际运行数据的实验表明所提预报方法是有效的。     

基于单神经元神经网络的无刷直流电机控制系统仿真

无刷直流电机是一种多变量、非线性、参数时变以及强耦合的复杂系统,利用传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)算法控制无刷直流电机存在参数调整困难、自适应能力差、控制精度低以及抗干扰能力弱等问题.为实现无刷直流电机的高精度控制,在转速环中引入了基于单神经元神经网络PID控制算法,研究了无刷直流电机的数学模型及运行特性,提出了单神经元神经网络PID算法,最后比较分析了在电机双闭环控制系统中转速环采用不同控制算法下的转速阶跃函数响应,以及三相电流、反电动势和电磁转矩的运行状态.结果表明:单神经元神经网络PID算法控制下的无刷直流电机其转速的阶跃函数响应具有更快的上升时间、更小的超调量以及更加稳定的运行状态.     

面向仿生的嗅觉神经系统建模研究

着眼于嗅觉神经系统的生物学特点,从仿生学角度提出了一种嗅觉神经系统整合模型。模型从不同角度进行对嗅觉神经系统进行仿真,使其尽可能贴近嗅觉神经系统的生理学特征。首先,在结构上,根据嗅觉神经系统解剖结构,完整体现了嗅觉系统的三个关键部分,以及它们之间的延时和反馈链接。其次,在神经元模型上,根据嗅觉系统不同部分的特点采用不同的神经元模型进行模拟。最后,在模型的神经动力学上,模型能够及时响应外界刺激。在刺激持续输入时,模型输出呈现出稳定的振荡模式;在特定刺激输入时,模型状态呈现有节奏的极限环状态。     

二进神经网络表达奇偶校验问题的隐元最小数目上界

二进神经网络采用线性分类,是结构简单又易于实现的一类神经网络,在许多应用领域中都有重要研究价值.对于单隐层二进神经网络,目前隐层规模的确定问题仍然没有明确的研究结论.本文在研究隐层规模问题的过程中,提出了布尔空间的最多孤立样本问题.在二进神经网络隐层神经元各自表达一个"与"关系,所有隐层神经元通过输出元形成"或"关系的情况下,证明了实现最多孤立样本问题需2n?1个隐层神经元.更重要的是,指出了n元奇偶校验问题和最多孤立样本结构的等价性.进一步地,通过引入隐层抑制神经元将隐元数目降为n,说明了抑制神经元在二进神经网络中的重要作用.最后,在Hamming球与SP函数的基础上,揭示出抑制神经元和n元奇偶校验问题的逻辑关系,并给出了奇偶校验问题的逻辑式表达.