闭环网络控制系统全数字仿真实验方法的研究

提出网络控制系统全数字仿真的方法，针对目前Matlab没有提供NCS仿真模块的现状，设计出能够真实再现网络环境的延时模块，并在此基础上开发出一套完整的网络控制仿真实验平台，只需一台计算机就能够完成包括网络数据包丢失和时序错乱等现象在内的各种NCS仿真实验，保证在进行NCS控制算法的比较研究时，网络延时状况是一致的。在该实验平台上进行NCS全数字仿真实验，结果证明以上方法的有效性。     

基于Ad Hoc网络的卫星通信系统建模与仿真

将Ad Hoc网络理论与卫星通信系统相结合，提出了基于Ad Hoc网络的卫星通信系统模型。并根据此模型，利用OPNET软件构建了系统仿真框架并进行仿真．同时对时延和吞吐率进行了分析，从而得出基于Ad Hoc网络的卫星通信系统所具有的利弊。     

JANSIM:基于Java的主动网络仿真模块

原有的主动网络仿真模块对于现有主动网系统的支持度较低，使得开发成本和学习成本都很高。基于Java的主动网络仿真模块JANSIM，实现了在ANTS上开发的主动协议可以无需重新在仿真环境下重新编写即可利用仿真环境的网络仿真功能对其进行仿真测试，从而大幅度的降低了主动网协议开发者的学习成本和移植成本。JANSIM包括ANTS-ESIB的适配嚣包、ANTS协议转换器和ANTS脚本转换器。ANTS-ESIB适配器可以使得基于JANSIM新开发的ANTS应用直接运行在仿真系统上，两个转换器则可以使得原先开发的ANTS协议和脚本自动转换为基于JANSIM的协议，从而在仿真环境下运行。     

活性污泥污水处理系统的模糊神经网络控制

针对中、小型污水处理厂的实际情况，在对活性污泥污水处理系统机理模型研究的基础上提出一种控制模型。在对系统进行性能分析与综合的基础上，提出了应用于该控制模型的模糊神经网络控制器。通过仿真实验表明，该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则，将其应用于活性污泥污水系统具有快速性与有效性，比基于规则的传统模糊控制具有更强的鲁棒性，可以获得良好的控制性能。     

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。     

规避道德风险的信贷风险决策合同模型分析

主要研究信贷市场中风险类型并合与风险类型非并合两种不同情形下道德风险的规避方法及信贷风险决策合同的设计.分析了贷前道德风险企业与贷后道德风险企业两种不同的拖欠还贷的特点,指出了在风险类型并合下,如果不采取激励相容机制,将使银行筛选有害银行利益的贷款合同.但如果银行对企业采取激励相容机制,则将有效抵御来自企业的道德风险.通过引入抵押率的概念来作为衡量道德风险的重要指标.研究结果表明,较大的抵押率使银行抵御道德风险的能力减弱,较小的抵押率使银行抵御道德风险的能力增强.通过模型证明了充足的抵押品能减少道德风险的产生,不充足的抵押品将有可能引发道德风险.     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.     

网络中心战的知识基础设施构建研究

从建立网络中心战的知识基础设施、获取知识优势出发,以战场空间本体作为网络中心战的知识基础设施,提出了一种战场空间本体构建方法BOCA;应用BOCA方法构建了一个想定的空中态势本体示例以说明该方法的具体工作过程.对于相关工作进行了分析比较,最后给出了结论和下一步工作.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

下一代网络的状况分析

本文介绍了下一代网络（NGN）的概念、特征，通过对世界各国下一代网络的发展状况的分析，阐述了下一代网络所面临的问题和未来发展的趋势．