基于Tent混沌优化的神经网络预测控制

With the unique ergodicity, irregularity, and special ability to avoid being trapped in local optima, chaos optimization has been a novel global optimization technique and has attracted considerable attention for application in various fields, such as nonlinear programming problems. In this article, a novel neural network nonlinear predictive control (NNPC) strategy based on the new Tent-map chaos optimization algorithm (TCOA) is presented. The feedforward neural network is used as the multi-step predictive model. In addition, the TCOA is applied to perform the nonlinear rolling optimization to enhance the convergence and accuracy in the NNPC. Simulation on a laboratory-scale liquid-level system is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

复杂网络上的传播动力学及其新进展

深刻理解传染病在社会群体中的传播规律、计算机病毒在因特网上的扩散过程是复杂系统和传染病动力学领域研究的一个热点问题．主要从复杂网络的拓扑结构和流行病的感染机制2个方面综述了当前国内外传播动力学研究的现状和最新进展,探讨了传播动力学在疾病预防与免疫中的应用,最后指出值得进一步研究的问题．例如带社区、层次结构的加权演化模型,动态网络结构下的疾病传播行为和微观感染机制等．     

智能控制的新进展(Ê )

对神经网络和遗传算法在控制和优化中的应用进行综述,着重讨论了模糊推理和神经网络的内在关系,并对智能控制的发展做了展望。     

基于Davidon最小二乘法的神经网络内模控制

为了将内模控制推广至非线性控制领域,本文将其与神经网络相结合,利用神经网络对任意非线性映射的逼近能力推导出一种能对非线性系统进行有效控制的神经网络内模控制器。在网络学习算法上采用收敛速度快的Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法训练多层前馈神经网络,从而保证控制方案的实时性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有预测功能的积分控制器及其应用

在传统积分控制中引入适当的前馈项,使其具有目标预测功能,可改善系统输出动态特性。经一个钢坯加热炉炉温模型的控制验证表明,本算法具有简单有效的鲁棒控制器功能。     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

基于支持向量机函数逼近的性能研究

通过仿真分析比较支持向量机与前馈神经网络在非线性函数逼近的结果，得出在小样本下，SVM的样本依赖程度、抗噪声能力和泛化性能都优于前馈神经网络。     

基于Baker映射的视频流加密算法

随着Internet带宽的不断增长，基于流媒体传输的视频应用得到了迅速的发展。然而，由于数字电视、视频邮件、可视电话等具体视频流应用在网络环境中很容易遭受人为的攻击，因此，视频流的网络安全成为当前亟待解决的重要研究课题之一。近年来，虽然出现了很多图像和视频的加密算法，然而很多算法在安全性或加密速度上存在缺陷。为此，结合其他算法的优点，提出了一种流密码与块密码相结合的加密算法。其中流密码用来产生伪随机序列，块密码用来置乱数据。由于Baker映射经改进后可以抵挡已知明文攻击，并且实现简单，而4维超混沌方程则不但可提高加密速度，还可增加密码的复杂度，因此可将Baker映射与4维混沌伪随机序列发生器相结合，前者用于块密码加密，后者用于流密码加密，其不但具有安全性高、速度快的特点，并且与视频压缩算法相独立．实现简单。实验结果表明．该算法可以进行实时视频传输和处理。     

基于人工智能的情感模型建立

以OCC情感模型和心理学家Ekman的情感分类两大理论为基础，建立了一个机器人情感模型．本模型通过设计一系列通用型参数，来达到模型适用于多种环境的目的，例如虚拟游戏人物、智能玩具．此外，还引入了情感空间设计，并在情感空间中设计了一系列情感点，可以通过移动情感点或者修改情感点区域的大小，来达到改变情感模型性格特征的目的．     

飞航导弹高精度自适应预测控制设计

飞航导弹的飞行主要是通过姿态稳定与调节来实现的。通过以小扰动模型为基础的导弹动力学特性分析，建立了导弹姿态控制回路的串级控制结构，并且以离散模型作为基于递推最小二乘法的自适应预测控制的被控对象，把原先响应较慢的质心控制转换为反应较快而且精度高的弹道角控制。根据导弹的特性，在姿态内回路采用广义预测控制，在弹道外回路采用一种积分形式的预测控制。在参考信号上，实现了质心指令到弹道指令的有效变换，为高精度小超调跟踪奠定了基础。这种方法实现了姿态参考信号与导引指令的统一，姿态控制与质心控制的统一，充分降低了对气动等