用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器

针对多变量系统实时性要求,提出模糊径向基神经网络结构的简化模型及相应算法,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案,仿真实验结果表明该控制器可实时自自应控制,改进算法是有效的。     

基于非完整移动机器人动态模型的鲁棒输出跟踪

提出一种基于非完整移动机器人动态模型的鲁棒跟踪控制算法。在系统存在模型不确定性但满足“匹配条件”的情况下,设计了一种滑动控制器。仿真结果表明,当系统的质量、转动惯量、结构参数等存在较在误差时仍能实现精确跟踪,具有良好的鲁棒性。     

一种改进的 VFC Snake模型 *

为了克服 VFC( vector field convolution) Snake模型对图像弱边界的泄露问题 ,对其作了两点改进 : a)重新定义了向量场核的模 ,有效降低了 VFC外力对向量模参数的敏感性 ; b)综合利用 VFC外力和图像势能力 ,给出动态 VFC外力。随着模型曲线的形变 ,不断调整外力 ,使得曲线精确定位到目标边界上。最后通过实验证明了改进后的 VFC Snake模型对噪声具有鲁棒性、对参数变化不敏感 ,且能够收敛到图像弱边界处。     

一种关于移动机器人的自适应变结构控制方法

基于具有m个输入、至多m＋2个状态变量的可控无漂移系统为微分平面系统这样一个事实,通过动态扩展原理和自适应控制技术,本文提出了一种针对三轮移动机器人轨迹跟踪问题的鲁棒自适应控制方法,应用动态扩展原理首先对三轮移动机器人的运动模型实现了精确线性化,设计变结构控制时采用了边界层内插方法和在线参数估计以削弱控制抖动,仿真结果表明该方法优于一般的变结构控制。     

时滞系统的神经网络预测控制

针对时滞系统的特点和采用神经网络单值预测控制存在的不足,提出了多步超前预测与补偿的控制算法,有效地增加了控制力度,改善了动态性能,并论述了增加的预测与补偿步数与稳定的关系。     

支持向量机在混沌系统预测中的应用*

提出用支持向量机回归方法解决混沌系统预测问题。阐述了支持向量机回归算法,对四阶混沌时间序列进行预测,在此基础上结合城市交通的混沌性,对珠海市迎宾大道的交通流量进行预测。仿真实验表明,支持向量机泛化能力好、学习速度快,对混沌时间序列具有很好的预测效果,对城市交通流量预测也是切实可行的。     

基于三层结构数据可视化的开发及应用

本文针对如何使用户通过网络实现生产数据的可视化操作(操作包括对生产数据的录入和管理等)的问题,建立在“支持自定义业务的统一数据库平台”上,提出了数据库访问的三层结构,集中解决三方面问题:底层是少冗余的关系数据库;中间层提供快速、有效的数据访问接口;上层提供能够满足用户需求的界面显示。     

基于粗糙集的确定性控制规则决策模型

粗糙集属性分区数的变化会影响属性重要性和属性对决策属性的支持度。该文对知识表示系统的数据相关性进行分析,综合考虑系统的泛化能力,提出能生成确定性控制规则的决策模型,给出决策模型中属性分区数求取以及属性相对约减产生的判据与算法实现。实验结果表明,该算法简洁有效,验证了决策模型的准确性与实用性。     

基于SSL协议的电子商务解决方案

建立在Internet之上的电子商务以其高效率、低开销、高收益和全球性的特点,得到了很多国家政府和企业的重视,随着Internet的普及而迅速发展。电子商务中最关键的是电子支付系统,为保证数据的安全传输,可采用标准电子支付安全协议。目前,国际上主要有两种通行的安全协议:SSL协议和SET协议。 安全电子交易SET(Seeure Electronic Trade)协议是由MasterCard和Visa公司设计的基于消息流的协议,它用于保证公共网络上银行卡支付交易的安全性。SET提供了多层次安全保障,但它以牺牲简便性换来安全性,所以SET由于高度复杂且价格昂贵影响了具体实施。     

受限柔性机器人基于遗传算法的自适应模糊控制

研究一类平面双连杆受限柔性机器人的混合位置/力控制问题,提出一种自适应 模糊逻辑控制方案,利用遗传学习算法对控制器中的参数进行学习和修正,达到提高系统控 制精度、改善系统鲁棒性的目的.计算机仿真结果表明这种控制器设计方案具有很好的特性.