一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ 控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ 控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可以有效地应付非线性对象。     

一种用于Ad Hoc网络的自适应故障检测算法

为提高系统可靠性和安全性,研究并提出了一个Ad Hoc网络环境下的基于心跳策略的故障检测算法。针对Ad Hoc网络多跳通信和结点混杂工作模式等特点,提出超时值预测模型,动态预测心跳消息到达时间,并根据网络状态变化实时地修正、更新预测超时值;提出基于超时值预测模型的Ad Hoc网络自适应故障检测算法,并证明算法满足强完整性和最终强准确性,是一个◇P类故障检测器。仿真实验表明,算法可以准确地对心跳消息到达时间做出预测,具有较好的检测准确性指标,能适用于Ad Hoc网络环境下的故障检测。     

一种基于无线传感器网络的动态环境自适应定位方法

为解决基于无线信号强度指示(RSSI)的距离相关定位算法中因为不确定性环境因素导致的测距误差及由此引起的定位精度问题,深入研究了在多径反射、非视距传输、温湿度变化等复杂信号环境下的无线电传播特性,对节点间距离进行精确估计,提出了可随环境变化整定参数的自适应距离模型(EAR).在EAR基础上,根据信道噪声传输特性,求解出...     

一种自适应无线移动自组织网络数据传输方法

网络节点密度是无线移动自组网选择数据传输协议时需要考虑的一个重要因素.为了在网络密度动态变化的情况下保证网络的传输效率,提出了一种基于启发式信息的自适应数据传输策略,即在稀疏不连通网络条件下,节点选择传染病数据传输模式,而在密集连通条件下,节点选择AODV数据传输模式,以优化系统性能.仿真结果表明,这种启发式的传输策略可以更好地适应网络密度的变化.     

一种自适应的无线传感器网络时间同步技术

简要分析了无线传感器网络中时间同步技术的作用,提出一种自适应的无线传感器网络时间同步技术,该技术通过传感器节点之间时间基准的相互交换和相互控制,实现整个网络节点的同步。这种同步方式避免了由某个传感器节点提供时间基准所造成的瓶颈效应,提高了网络运行的可靠性。     

一种移动网络的自适应路由优化方案

移动网络(NEtwork MObility, NEMO)基本协议允许一组共同运动的通信节点作为一个整体网络连接到Internet,但该协议没有考虑路由优化.文章在NEMO协议的基础上,提出了一种优化方案,既改善了NEMO协议的路由,又解决了移动网络快速切换与路由优化之间的矛盾,具有一定的应用价值.     

一种新的自适应维纳滤波方法

针对经典维纳滤波器存在的不足,提出一种新的自适应维纳滤波器.该滤波器能够根据不同的图像特性在给定的多个模板之间自适应地选择模板,使得滤波效果更加理想;并且相对于传统的维纳滤波方法,可以较完整地保存图像的轮廓信息.试验结果表明,新的自适应维纳滤波方法在主观和客观性能方面比传统的维纳滤波方法均有较大的改善.     

一种基于自适应采样的网络丢包率测量方法

丢包率是基本的网络性能指标之一,现有测量方法在测量精度和探测量开销之间存在冲突.本文提出一种基于自适应采样的丢包率测量方法,利用时延-丢包相关及丢包-丢包相关的特性,根据测量过程中大时延测量样本和丢包事件对网络突发丢包的指示作用,自适应地动态调整探测周期,从而在不大幅提高探测量的前提下,提高了测量准确性.仿真实验结果表明,该方法在测量精度和探测量开销上有较好的折中.与ping相比,该方法测量误差降低较多,而探测量开销则增加不多;与较为准确的BADABING相比,测量误差相差不大,但探测量开销明显减少.     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

一种自适应搜索的足球机器人定位方法

基于目前结构环境下的机器人定位问题,将机器人定位的概率问题转换为有限空间范围内的极小值搜索问题,实现了一种新的基于机器自学习的搜索方法.为了保证定位的实时性与定位精度,提出了一个能自动调整搜索步长的自适应搜索算法,解决了RoboCup中型组足球机器人的自定位问题,并在实际环境中完成了算法有效性测试.     

基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法研究

创造性地将贝叶斯网络应用于路网失效的评估中。选择连通可靠性作为评价标准,运用实例分析的方法,对基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法进行了研究。通过对路网的失效成因进行分析建立路网失效对应的事件树与故障树,并引入故障树向贝叶斯网络转化的算法,提出了利用贝叶斯网络对城市路网的失效程度进行评估的方法。最后举出一个简单的路网实例,按上述方法对其建立了其路网失效的贝叶斯网络,并利用MSNBX软件对该路网遭遇不同类型攻击时的失效情况进行了模拟计算,得到了实例路网的失效程度。实验结果证明了所探讨的方法的有效性,并为贝叶斯网络在大规模路网研究中的应用提出了一些思考和建议。     

基于越限风险评估的分布式光伏电源接入配电网适应性研究

为合理评价现状配电网对规划分布式光伏电源的适应性,针对分布式光伏电源接入配电网引起的电压和潮流越限问题,讨论了典型接入配电网拓扑和接线模式,并在MATLAB/Simulink环境下建立了含分布式光伏电源模型的IEEE34标准节点配电网络系统.考虑到分布式光伏电源的随机出力扰动和负荷波动给配电网运行带来的风险,建立节点电压越限和支路潮流越限风险评估指标模型,分析了相同节点对不同容量电源的接纳能力,重点讨论了分布式光伏电源接入配电网准入容量.以配电网典型实际参数为例进行仿真实验,仿真结果验证了应用风险评估指标模型评估分布式电源接入配电网适应性的合理性.     

SDH光纤环网的有效性评估

目前,SDH光纤通信网以其传输容量大等优势在电力通信网中受到重视。然而,一旦出现业务中断,其后果十分严重,因此网络的有效性受到人们的高度重视。本文提出了SDH光纤环网的有效性计算方法,并通过实例验证了该方法的正确性。     

The research of Kansei Engineering adaptability method for car styling design

The aim of this paper is to propose an adaptability method for car styling design based on the Kansei Engineering.By collecting and comparing the data,the paper introduces the content and procedure of the method,it establishes the physical model and then deduces the physical parameter.     

5G承载网下基于经验小波变换和卷积神经网络的配网故障诊断方法

配电网拓扑结构复杂、分支众多、潮流分布不平衡,且存在通信网络覆盖不完善问题,给精确故障诊断带来很大难度.首先,基于5G承载网络的分布式配电网故障诊断系统,提出了网络时延和丢包模型,测试了实际网络时延.其次,提出了基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)和卷积神经网络(convo...     

基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型。输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能。对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断。     

牛74块井网适应性评价及方案调整

针对牛74块目前的开发现状,对当前的开发井网合理性进行了评价,采用235m正方形井网,反九点注水方式比较适合。但是该区块目前的合理油水井数比小于实际油水井数比,实际井网密度小于合理井网密度,而实际井距大于合理井距,水驱储量动用程度和水驱储量控制程度都比较差,所以利用数值模拟技术给出两种井网调整方案.结果表明,转注转采和打加密井等措施都很好的提高采出程度,增加产油量。     

故障在线监测自编码式棒位指示系统

提出了一种结构简单、工作可靠、测量精度高的控制棒位置指示系统—故障在线监测自编码式棒位指示系统。该系统探测器由一个励磁线圈、Ｎ个测量线圈、一个补偿线圈和一根芯棒组成。其中，芯棒由Ｍ段导磁材料与Ｍ１段非导磁材料间隔分布构成。当芯棒随控制棒在测量线圈中央轴向运动时，励磁线圈上输入的交变信号必然在测量线圈上产生交变感应信号，通过接收这些测量线圈的输出信号并进行处理从而判断控制棒棒位。本文详细地介绍了该系统工作原理、硬件结构、软件框图及试验。结论表明：它比现役压水堆使用的线圈编码棒位指示系统性能优越并具有更多的功能—故障在线监测功能，它可完全满足供热堆的棒位测量要求并可用于其他水堆的棒位指示。     

可编程逻辑阵列嵌入自测试设计

本文提出的设计方案,以极低的附加硬件资源覆盖了包括附加电路在内的所有单重固定故障、交叉点故障、邻线桥接故障和几乎所有的多重故障。同现今通行的设计方案相比,具有下列明显优点:1) 极低的附加硬件资源;2) 极高的故障被测度;3) 对可编程逻辑阵列的正常操作没有影响;4) 减少了测试延迟;5) 故障检测异常简单。     

大数据网络入侵过程的痕迹数据监测方法研究

大数据网络数据规模巨大,对入侵过程痕迹数据进行监测的效率通常较低,一些带有入侵痕迹的数据特征在大数据环境下,特征逐渐淡化,当前方法无法在淡化的情况下准确采集痕迹数据的特点,无法形成待监测数据与痕迹数据之间的关系,导致监测效率和精度低下。提出一种基于模糊聚类概率的大数据网络入侵过程的痕迹数据监测方法,将采集的痕迹数据转换成频域信号,对其进行频谱或功率谱分析,依据时间变化的幅值将其转换成随频率变化的功率。采用核主元分析对痕迹数据信号特征进行提取,利用非线性转换将样本痕迹数据信号从输入空间映射至高维特征空间,在高维特征空间中通过PCA进行痕迹数据信号的频域特征提取。构建一个数学模型对特征模糊聚类概率进行描述,对待监测数据和痕迹数据之间的特征模糊聚类概率进行计算,通过衡量理论进行对比分析,使大数据网络入侵过程中的痕迹数据被完整的监测。实验结果表明,所提方法不仅所需时间少,而且监测精度高。