一类模糊预估控制系统的鲁棒设计及仿真分析

针对一类模糊预估控制系统,重点讨论模糊预估控制系统鲁棒设计方法,并仿真验证了设计方法对提高系统稳定性及性能指标的重要作用.     

基于遗传算法的云任务调度改进算法

云计算环境下任务的调度是目前研究的热点,针对任务完成时间和虚拟机资源负载的均衡情况,对云任务调度遗传算法作出改进.根据云环境下虚拟机资源的性能引入虚拟机相对适应度的概念;将标准遗传算法的随机变异操作改进为有目标的变异操作,使虚拟机相对适应度大的虚拟机资源获得更大的变异可能,加快算法的收敛.仿真实验表明,该算法在降低任务完成时间的同时提高了虚拟机资源的负载均衡,是一种有效的云任务调度算法.     

一种新型动态神经网络在多变量系统中的应用研究

提出了一种新型神经网络控制器，其控制机理与PID控制类似，但解决了在多变量控制中缺乏解耦能力的缺陷，从而解决了常规PID控制存在的快速性与超调量的矛盾，给出了网络结构和学习规则，并对系统稳定性及收敛条件做出了分析。通过仿真实验表明该神经网络系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

提高网络应用性能的网络结构设计

针对网络工程应用性能问题，提出了基于遗传算法的前馈多层神经网络结构自动设计方法（genetic multilayer neural network,GNNN)。该方法依据网络综合性能指标（泛化能力，学习精度，学习效率）优势趋势进行网络结构优化设计。该方法具有训练速度快，适应性强的特点，对提高网络的应用性能有可取之处。仿真结果表明该方法是可行的。     

关于自动化类课程双语教学实践中若干问题的思索

双语教学是高校教改的一项重要内容,自动化类课程开展"双语教学"是培养高素质复合型人才的需要.当前我国高校在自动化类课程中实施双语教学还存在若干问题.本文结合江西理工大学自动化类课程的双语教学实践,在师资问题、教材的选用问题、双语教学课程选择问题、教学方法问题、专业外语与双语教学的关系问题等方面进行了探索.     

基于MATLAB的自动控制系统稳定性分析

利用MATLAB提供的丰富的控制系统分析和绘图资源，对自动控制系统从时域、频域进行稳定性分析，结果证明基于MATLAB环境的自动控制系统稳定性分析相当简便。     

模糊Smith预估控制在圆锥破碎机控制系统中的应用

针对圆锥破碎机控制系统是一个带有不确定时滞及非线性特性电振给矿机的大纯滞后系统,采用Smith预估控制和模糊控制相结合的串级控制,对系统的主、副回路进行设计,使系统在高性能下运行。     

零误差密度最大算法的分析研究

前馈神经网络的学习通常以均方误差为目标函数(MSE),易陷入局部极小,而零误差密度最大算法(Z-EDM)以误差在零点的概率密度函数为神经网络新的目标函数,能够达到全局最优.将Z-EDM算法应用到BP网络中,并通过仿真将两者进行了比较,实验结果表明,Z-EDM算法在分类方面要明显优于MSE算法.并且对这一算法进行了分析,可知以优化此目标函数的神经网络的学习仍是基于经验风险最小化原则,通过仿真将基于Z-EDM算法的BP网络与支持向量机(SVM)在两分类方面进行比较,结果表明此算法对于某些数据集具有与SVM近似的性能,但总体上性能仍不及基于结构风险最小化的SVM.     

电信号线自动测试系统的开发与应用

基于Windows的电信号线自动测试系统的开发情况,设计了一种电信号线自动测试系统。主要包括系统的结构、系统功能、软件设计及系统特点等内容。     

基于参数智能调节的模糊预估控制在时滞时变系统中的研究

在化工、炼油、冶金、矿山和建材等一些复杂拘工业过程当中,广泛地存在着时滞时变现象。由于时滞时变的存在,使得控制系统的稳定性变差,调节时间延长,对系统的设计和控制增加了很大的困难。如何控制时变时滞对象一直是控制界关注的课题之一。通常对于固定时滞系统,采用Smith预估控制器进行控制,其结构简单、控制品质好。但它对模型误差及时滞变化较敏感。本文就时滞时变系统提出一种参数智能调节的模糊预估控制,进行仿真研究。