一种广义加权模糊聚类算法

提出了一种广义的加权模糊聚类新算法来处理具有不同特征贡献和不同数据分布的混合属性数据.分别利用样本概率密度思想和ReliefF算法为每一个样本和每一维特征分配权值,通过样本和特征的加权,将模糊c均值算法、模糊c-modes算法、模糊c-原型算法以及样本加权聚类算法统一为一个通用的框架.不同测试数据集的实验结果证明,这种广义的模糊聚类新算法对于处理不同分布以及具有不同特征贡献的大数据集是相当有效的.     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

无模型映射学习控制算法的研究

提出一种基于无穷级数映射的无模型学习控制算法，将往复运动的复杂非线性控制问题映射为傅里叶空间内有限个调节器设计问题，与一般基于被控对象模型的控制算法相比较，该方法无需巳知系统的内部结构与参数，而仅需了解系统的实际输入输出及系统的期望输出，是往复运动精确轨迹跟踪的一种较为理想的控制算法，给出了算法的推导及其收敛性的理论证明，并给出了仿真结果。     

空管系统分区管制中心系统监控席设计与实现

系统监控是大型系统中的重要组成部分，担负着全系统设备、系统软件、应用软件和通讯线路等单元工作状态的实时监视和控制任务。为全系统正常运行、系统内设备故障指示以及及时排除故障等提供有力的保障。阐述了系统监控的体系结构和工作方式,通过对空管系统分区管制中心系统监控席的设计，较详细地介绍了系统监控的主要功能。     

行进间跟踪轴线稳定技术

研究自行火炮行进间载体牵连给跟踪带来的扰动问题,采用补偿的方法抑制这种扰动.即采用开环前馈控制与跟踪闭环部分相结合的控制方法,取得了很好的控制效果.从扰动的机理入手,利用可测参量,对扰动部分进行线性化,并给出了补偿信号的解析式.用Matlab Simulink进行了仿真,仿真结果表明所提出的方法能够使载体的扰动造成的误差明显减少.其优点在于能够在不改变原有控制系统结构的情况下,实现有载体扰动时的跟踪轴线稳定.     

一种适用于履带式小型机器人的双流转向传动机构

遥控小型机器人由于具有携带方便、适应性强、成本低廉等特点 ,正得到军事、公安、消防等领域的日益重视 ,为此设计了一种适用于履带运动机构的电动双流转向传动方案 ,经试验效果良好 .     

蛋白质结构型预测的研究

以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和 Jake-knife这两种方法测试的结果没有明显的差别 .从结果可以看出利用蛋白质的二级结构参数能较好地体现出各种结构型蛋白质的特点 .     

一种基于主元递归分析法的多模糊逻辑系统的组合形式

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想，提出了一种具有递阶特点的模糊逻辑模型。该模型采用基于山峰函数的减法聚类算法，将样本数据集分成多组来进行局部模糊模型的建立和训练，大大提高了组合模糊逻辑模型的训练效率。各局部模糊系统的预测输出通过主元递归分析法（PCR）连接，解决了模型之间的严重相关性问题，增强了模型的预测能力，提高了模型的鲁棒性。仿真结果表明，组合多个模糊逻辑模型能够达到比局部模型更好的建模效果，并能有效的改善模型的预测能力和泛化能力。     

高速气流清选农作物籽粒的机理探讨

就高速气流清选农业物料的有关理论进行了分析,建立了物料在气流场中的运动轨迹方程式,并进行了求解。     

Direct multicriteria clustering algorithms

In a multicriteria clustering problem, optimization over more than one criterion is required. The problem can be treated in different ways: by reduction to a clustering problem with the single criterion obtained as a combination of the given criteria; by constrained clustering algorithms where a selected critetion is considered as the clustering criterion and all others determine the constraints; or by direct algorithms. In this paper two types of direct algorithms for solving multicriteria clustering problem are proposed: the modified relocation algorithm, and the modified agglomerative algorithm. Different elaborations of these two types of algorithms are discussed and compared. Finally, two applications of the proposed algorithms are presented. Elaborated version of the talks presented at the First Conference of the International Federation of Classification Societies, Aachen, 1987, at the International Conference on Social Science Methodology, Dubrovnik, 1988, and at the Second Conference of the International Federation of Classification Societies, Charlottesville, 1989. This work was supported in part by the Research Council of Slovenia.