复杂系统的图模型多智能体协同故障诊断

为解决复杂、不确定系统的故障诊断实时推理问题,提出了基于图模型-多连片贝叶斯网络架构下多智能体协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂贝叶斯网分割成若干有重叠的贝叶斯子网,使监控网络的单个智能体被抽象为一个拥有局部知识的贝叶斯网,利用成熟的贝叶斯网推理算法可完成智能体的自主推理。随后,通过重叠的子网接口进行多智能体间消息的传播,实现了多智能体协同故障诊断推理。实验结果表明了基于图模型多智能体的协同故障诊断方法的正确性和有效性。     

基于WEB的DSP教学系统的设计与实现

介绍了基于WEB的DSP多媒体教学系统的功能、特点及实现方法。它的使用可使学生即使在低带宽网络支持下也能随时、随地学习教师精心准备的DSP教学材料，达到提高教学质量与教学水平的目的。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。     

一种自适应模糊PID控制器的仿真研究

以某大时滞工业过程为研究对象，提出了一种自适应模糊PID控制器，并用MATLAB进行了仿真。理论分析与仿真结果表明，该自适应模糊PID控制相对于常规PID控制具有良好的控制性能。     

碱回收蒸发工段DCS中的通信网络设计与实现

以OMRON可编程控制器为例．介绍了Labview与PLC通讯的方法及具体实现。     

基于贝叶斯网络模型构造的汽车故障诊断研究

为了解决汽车故障诊断中的不确定性和建模问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型构造的故障诊断融合系统架构,设计了基于贝叶斯网络构造的故障诊断算法.这种故障诊断方法利用贝叶斯网络的学习能力和概率推理来应对故障诊断中的不确定性问题的表示和推理,它能够有效地融合领域先验知识和实时传感数据的分布特征,实现故障诊断系统的自适应,并被成功地应用于汽车故障诊断.实验结果表明,新算法为故障诊断提供了准确和可靠的决策依据.     

一种模糊PID控制器的设计方法研究

介绍了一种基于模糊控制的自适应PID控制器，总结出了这种PID控制器的控制特点及其参数设计规律。仿真结果表明，这种模糊PID控制器具有超调量小、调节时间短的优点，提高了控制系统的实时性和抗干扰能力，特别是对非线性和时变性的复杂控制系统具有良好的控制效果。     

基于PSPICE的555定时器电路仿真分析

555定时器作为应用广泛的一种数字-模拟混合集成电路，其原理分析比较复杂。作者在文中应用PSPICE对555定时器构成的施密特触发器、单稳态触发器和多谐振荡器的工作特性进行了仿真分析和研究，针对PSPICE中555定时器构成的多谐振荡器不起振的问题提出了模拟振荡电路的有效起振方法，对电子电路的分析与设计具有一定的参考意义。     

再论折面形抛物柱太阳能聚光器的改进

虽然折面形抛物柱太阳能聚光器有效解决了聚光不均匀、加工费用高及银反射光层易脱落等长期存在的三个难题，而且对于圆柱体形受光面，其效果与理论上完全一致；但对于像光伏电池板这种平面式受光体，则存在着随α角增大聚光效果下降的现象。本文对此产生的原因进行了理论分析，提出了改进方法，并推导出一个实用的计算玻璃条宽度的通用公式，这些对于该产品性能的完善及工业化生产都具有重要的指导意义。     

基于CLNF与BN模型的疼痛表情识别方法

为提高疼痛表情的识别准确性,将约束局部神经域（CLNF）模型和贝叶斯网络（BN）模型相结合,提出一种疼痛表情识别方法。利用CLNF模型获取疼痛表情的关键特征点,在此基础上得到携带大量疼痛信息的面部活动单元（AU）,通过对AU加标签处理得到样本数据集。根据定性专家经验获取BN条件概率之间的约束集合,采用变权重方法将样本数据集与约束扩展参数集相融合以完成BN模型的参数估算,并通过BN推理方法实现疼痛表情的最终识别。实验结果表明,与概率潜在语义分析、局部二值体卷积神经网络等方法相比,该方法可有效提高疼痛表情的识别性能,具有更高的识别精度。