基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

可编程控制器（PLC）创新实践教学探讨

根据可编程控制器（PLC）课程的性质和实践教学目标,阐述了自主设计制作PLC实践教学系统的基本构成和优势,通过具体实施,表明自主开发设计的教学系统能够满足创新实践教学活动的需要,促进创新实践教学活动更好的开展。     

基于SDH传输平台现场数据的可靠性评价

为提高SDH传输平台工作的可靠性,找出SDH传输平台系统在工作中的薄弱环节,实行系统的可靠性增长.在介绍某行业应用的SDH传输平台的结构与组成的基础上,从实际使用现场收集了4批可靠性数据,为掌握平台系统的可靠性水平,对失效数据利用统计方法进行了分类和分析,并利用可靠性相关理论计算了SDH传输平台系统的可靠性指标,找出了SDH传输平台系统的薄弱环节,为改进设计提供了依据.图4,表3,参8.     

决策树在调查数据中的应用

随着数据量的急剧增长,根据数据分布寻找规律,并据此进行分析决策,往往需要借助相应的数据挖掘工具,通过训练样例对其参数进行调整和逼近,以达到较好的预测及分析效果,为决策提供支持．利用机器学习中决策树的方法对一组网上民众调查数据进行了学习和预测,并对决策树进行了改进和效果分析．