基于对角递归神经网络的建模及应用

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.     

一种人工免疫应答模型的研究及应用

提出一种基于生物免疫应答机理的人工免疫应答模型.它包括抗原匹配、克隆选择、变异、亲和力成熟等四个过程,通过克隆、变异过程实现抗体的多样性使所建立的系统具有较好的自适应能力,利用亲和力成熟过程完成知识的学习和积累.该模型具有运行参数少,稳定性好的特点,在提高数据压缩率和识别率方面具有较好的效果.     

基于人工免疫的故障诊断模型及其应用

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型. 通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域. 将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛. 应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性.     

人工免疫控制器在二元精馏塔控制中的仿真研究

生物免疫系统是一种在复杂干扰和不确定性的环境中具有很强的鲁棒性和自适应性的控制系统。依据生物多抗原多抗体协调免疫机理,以文献[11]中的双因子免疫控制器为基础,提出了抗体交叉免疫耦合控制策略,并以此为基础设计了MIMO人工免疫控制器。以典型的二元精馏塔为被控对象,给出了MIMO人工免疫控制器具体实现方法。用仿真方法研究了MIMO人工免疫控制器的控制效果,并与传统的优化PID控制器做了比较。结果表明这种MIMO人工免疫控制器较传统优化的PID控制器性能优越。     

具有记忆与积分能力的双因子免疫控制器及其特性的仿真研究

提出了一种改进的双因子免疫反馈模型.基于这种能够比较合理地描述特异免疫过程的新的双因子免疫反馈模型,给出了一个双因子免疫控制器模型.该控制器结构简单、易于实现.仿真研究与分析表明,其具有一阶积分特性、对大滞后系统有良好的稳定能力、有记忆功能、参数调节容易等特性.     

基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割

为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理. 为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理. 实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象.     

基于单神经元自适应PSD算法用于混沌镇定控制

为了镇定混沌系统的不稳定周期轨道,提出了一种基于单神经元自适应PSD算法的状态延迟反馈法用于混沌的镇定控制。仿真结果表明,该算法不仅能够自适应地完成控制参数的整定过程,而且具有适用范围广、镇定时间短、抗干扰能力强等优点。     

多专家择优求解策略的研究

为了避免系统求解的主观性和片面性,提出了多黑板系统作为问题的求解策略.为使其非公认的渗碳领域问题通过多专家进行辩论择优选出最佳解,为此建立了基于多元组命题性知识的辩论框架,体现不同策略的辩论算法.并进行了实验,结果证明此方法是有效的.     

一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

一种新的混沌识别方法（I）

为了识别混沌信号和随机信号，针对Ｇ－Ｐ算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法，该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，仿真结果表明，新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的。