【摘 要】
：
提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于P
论文部分内容阅读
提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与采用修正Ziegler-Nichols法设计的控制器
其他文献
为仿真直喷式柴油发动机缸内燃烧后组分,提出了新的小火焰计算模型。此模型是通过引入理想混和比分数空间坐标系,将通常坐标系下的组分方程转化到混和比分数空间坐标系下,得出新的组分扩散方程。建立三维实体造型,计算出直喷式柴油发动机湍流燃烧后生成的碳烟和氮氧化物,最后通过实验检验了该计算模型。为发动机研究人员提供了一种仿真柴油发动机污染物的方法。
爆炸冲击效应的数值仿真,涉及到大变形、高应变率以及材料的破坏,传统的拉格朗日或欧拉方法在解决该问题均有很大的局限性,为克服或消除这些局限性,先后发展了网格重分、ALE、CEL、FLM、SPH等方法,各有所长,但尚未完全解决;而在实际工程中,切合实际的岩土介质本构关系则是数值仿真的关键;高效并行计算与可视化则是数值仿真的必由之路。
针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种带变异算子的改进粒子群优化算法(IPSOM),该算法在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,以克服粒子群优化算法易陷入局部最优解的缺陷。用一典型的Rastigrin复杂函数对新算法进行测试,结果表明改进的算法较之粒子群优化算法(PSO)和常规遗传算法(SGA)不但提高了全局寻优能力,而且
土壤湿度是地表和大气在能量交换、物质交换、水分交换过程中的重要参数,准确、快速地获取土壤湿度数据对人类生产生活、植物生长、大气变化等方面都起到了至关重要的作用.本文以AMSR-E和ASCAT两种遥感数据出发,使用集合卡尔曼滤波法融合方法对土壤湿度遥感数据进行融合.我国柴达木盆地,平均海拔在3000m以上,环境恶劣,土壤湿度地面检测站点稀少,本文研究结果有助于深入了解柴达木盆地土壤湿度的获取,对柴达
本文对西宁市376名初三学生在背景信息问卷的基础上,从数学成绩、学习参与度、记忆策略、精致策略、学习调控策略、交流合作、反思与创新、知识迁移、学习资源利用9个因素进
HLA 以其在可重用、互操作方面的强大优势得到学术界、工业界一致认可,而成为国际分布仿真的通用标准。但 HLA/RTI 在实时性方面的不足多少让人感到美中不足。文章研究了国内外几种 RTI版本的网络数据的时延特性,总结了提高 HLA/RTI实时性能的几种常用途径。在深入分析了 RTI 实时性能影响因素的基础上提出一种新的改进策略,该策略从仿真应用开发者的角度出发,设置管理节点对系统各个节点时间的同
利用Matlab设计并实现了智能实验数据处理系统,本系统具有数据的输入输出、智能处理等功能,其处理功能覆盖了物理实验中的绝大部分项目,经实际应用,系统对物理实验处理结果的精确度提升明显、直观性亦得以加强,取得了良好的实验效果.
Agent技术起源于人工智能领域,是目前人们研究的热点问题。首先对Agent技术的发展、特点以及决策模型进行了阐述,然后提出了基于Agent的坦克车长智能决策模型,分析了在虚拟的战场环境下,车长根据某些作战规则做出决策,采取相应动作的过程,最后,例举了一个运用VC++语言实现的实例,介绍了车长发现目标、做出决策、击毁目标的过程。该模型的分析对仿真演练系统具有很大的实用价值和意义。
采用直流反应磁控溅射方法,在氮气和氩气混合气氛下并在镁锂合金上成功制备出了CrN薄膜,并研究了氮气流量对薄膜的择优取向,XRD显示氮气流量对CrN薄膜单向的生成以及择优取向