传感器组网坐标变换及其精度分析

针对所得观测数据中存在一定的系统误差,这一误差又受到坐标变换的影响从而影响其校正处理的问题,结合传感器组网系统设计和应用的需要,分析了地理坐标变换算法的精度及其对组网传感器系统中的系统误差的影响,并通过理论分析和仿真实验得出了几个有益的结论,提出只有建立更为精确的大地水准面数学模型,才能真正提高坐标变换的精度。     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

基于进化ANFIS的制导炸弹智能控制系统研究

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于进化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统。该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息。规则库是通过系统对训练数据进行自学习,并在自学习的过程中引入遗传算法进化调整系统结构和参数而建立的。通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且实现了调整智能化等优点。可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景。     

Hierarchical control based on Hopfield network for nonseparable opti mization problems

1 .INTRODUCTIONConsider thefollowing complexsystemthat comprisesNinterconnected subsystems , the mathematicalmodel of theith subsystemisyi=fi(ci,ui,zi)gi(ci,ui,yi) ≥0ui= Hiywhereci, ui, yiandziare theithsubsystemcontrolinput ,interactioninput ,output and disturbance vec-tor respectively,andfiis the mathematics model oftheithsubsystem.It is assumedthat external distur-bancezwhich affects the systemis constant in theconsidered ti me interval of control and hence will beleft out of the syst…     

Stability of discrete Hopfield neural networks with delay

1.INTRODUCTION DiscreteHopfieldneuralnetwork(DHNN)isoneof thefamousneuralnetworkswithawiderangeofap plications,suchascontentaddressablememory,pat ternrecognition,andcombinatorialoptimiza tion[1～5].ThestabilityofDHNNmeansthatevery trajectorymustconvergetowardsanequilibrium point,oralimitcycle.Becausethestabilityof DHNNisthefoundationofthenetwork’sapplica tionsandisthemostbasicandimportantproblem,thestabilityanalysisoftheDHNNhasattractedcon siderableinterest.Manyresearchershavefocu…     

软计算信用分析方法比较探讨

研究了信用分析中的软计算方法——BP网络与自适应神经模糊推理,并对软计算方法与DEA、TOPSIS的结合运用作了进一步探讨。采用V-foldCross-validation技巧,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。     

改进的模糊神经网络应用于投标报价

针对模糊神经网络规则膨胀导致的网络训练速度慢和泛化能力弱的缺陷,提出了一种改进的基于T-S模型的模糊神经网络的结构和算法。网络结构包括前件和后件网络二部分,本文在后件网络中增加了一个隐含层以提高计算能力,在前件网络中运用了有效模糊规则选取的方法以提高收敛速度。最后将提出的网络结构应用于建筑工程的投标报价中,仿真结果证明:该网络能达到更高的误差精度、更快的训练速度和更好的泛化能力。     

网络--探索复杂性的新途径

简单系统由于非线性关系可以呈现复杂行为，而复杂系统可以遵循简单规则自组形成、近年来，作为探索复杂系统结构和功能的复杂网络引起了国际科学界的高度重视，已成为数理科学、生命科学、社会科学、技术科学和管理科学的研究热点之一．论文首先介绍了在复杂网络研究方面已经取得的某些进展，从典型模型．重要概念，网络分类一直到网络结构涌现，其中也包括了作者所做的工作；然后对某些值得注意的问题做了简短的评述．     

BA模型的三种扩展

无标度网络的发现，使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地．BA模型是对于这种新认识的第1个抽象模型．由于考虑了系统的成长性和连接的择优性，BA模型给人们带来了很多启发．但是BA模型的两个基本假定，对于解释许多现实中的现象来说过于简单，与现实的网络还有较大的距离．所以，作者试图对BA模型进行扩展，即根据现实中的网络，增添某些假定，并通过计算机模拟进行观察，以便进一步探索复杂网络系统的规律．对BA模型的扩充考虑了3个因素：择优选择的成本；边的重新连接；网络的初始状态．实验结果表明，在考虑了这些因素之后，BA模型的基本结论并没有变化，它们的影响在于演化过程的某些方面，例如在某些极端条件下的演变趋势等．     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．