基于复数权值神经元的数字逻辑最稳健设计

复数权值神经元由于引入了多阈值逻辑而具有更强的性能,文中根据其数学模型,结合二进神经元稳健性的概念,提出了基于该神经元的稳健性定义.并结合定义,实现了基于单个神经元的基本数字逻辑以及异或运算的最稳健设计方案,从而证明了该稳健神经元实现任意数字逻辑的有效性和可行性,说明了其强大的处理能力.     

用于队列管理的模糊增益神经元自适应控制器

针对具有参数时变及非线性特性的网络拥塞控制系统,提出了一种模糊增益神经元主动队列管理算法(FNAQM). 采用路由器队列长度及数据流速作为拥塞度量,在检测当前拥塞信息的同时,预测未来拥塞的状况. 结合神经元控制和模糊控制的优点,利用单神经元计算数据包标记概率,采用有监督的Hebb学习规则在线调整加权系数. 设计的模糊控制器可动态调整神经元增益,能获得更好的控制性能. FNAQM具有结构简单、易于实现、自适应能力强等优点. 仿真实验结果表明,FNAQM能快速将队列调整至目标值,并维持较小的队列抖动,对动态数据流和非响应流具有良好的鲁棒性.     

基于单片机的变惯量智能伺服控制系统设计

针对军工企业装弹机装填炮弹种类增多的需求所导致的装弹机伺服控制系统转动惯量的变化,如仍采用经典PID控制方式,则会使系统性能下降,甚至失稳;为解决转动惯量的变化带来的控制问题,结合常规PID和神经网络技术设计了位置环的单神经元自适应PID控制算法,并进行了仿真研究;论文给出了控制系统的总体设计方案,进行了系统软硬件的具体设计与工程实现;设计选用基于电机专用数字信号控制器dsPIC30F6010A为整个硬件系统的核心,系统采用电流环、速度环、位置环三闭环结构,由DSC主电路、IPM电路、外围电路、信号检测及保护等电路组成;硬件系统还具备过压保护、过流保护、漏电流检测等能够增强系统可靠性的功能;仿真结果表明,单神经元自适应PID控制能够很好的适应转动惯量的变化,改善了系统的动态性能;经现场试验,装弹机协调器适应多种弹种的切换(炮弹质量在30~45 kg),定位精度小于±3 mm,调节时间小于150 ms,启动和停止时无超调现象,有效解决了军工实际问题。     

新型忆阻器可逼真模拟突触行为或为类脑计算机铺平道路

美国科学家研制出一种新型“扩散式忆阻器”,模拟了人脑内两个神经元结点--突触内钙离子的行为,逼真度达到有史以来的最高水平。该项研究或将有助于开发类脑（神经形态）计算机。据称,这种计算机在执行感知和学习任务方面比传统计算机性能更好,也更节能。     

感知神经网络的信息传输及电路实现研究

为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联单层神经元网络和双层神经元网络的信息处理功能,并用PSpice电路对神经元网络的信息传输进行了实验验证。数值模拟与电路仿真结果表明,FHN神经元并联模型和双层神经元网络具有随机共振现象,在一定的噪声强度范围内,双层神经元网络对输入信号的响应好于单层神经元网络,噪声能够提高神经元网络的输入输出互信息量,平均互信息量的最大值对应最优的传输性能,证明噪声对神经网络信息传输具有增强作用。该研究对感知神经元群体的信息传输具有重要的启示意义。     

基于PCNN的自动图像分割

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像分割中得到了广泛的应用,但对网络参数的确定以及最优结果的选则一直是一个难题,主要是以人工经验为主,虽然提出了一些参数自动设置的算法,但都缺乏对模型本身数学理论的研究和分析.通过对PCNN网络神经元点火特性的分析,提出了一种基于图像最大灰度值最小时刻点火的参数自适应设定算法,并针对该算法构造了一种新的用于最优结果选择的判定准则.将其用于lena等图像分割中,取得了与主观评价相一致的结果,而且表现出更快的速度和较好的鲁棒性.     

电液位置伺服系统神经PID控制及仿真研究

以三阶系统和实际被控对象的辨识模型NNI为研究对象，提出了一种神经PID控制策略。利用神经PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定，利用BP网络的离线辨识，简化了电液位置伺服系统数学模型的建立婪堡，并在此基础上对论文提出的研究对象进行了仿真研究。实践证明，神经PID控制策略能较好地解决电液位置伺服系统存在的问题，是一种实用可行的控制策略。     

PLC模糊神经网络变频调速系统

结合电机速度闭环控制 ,介绍了一种新型模糊神经元混合控制器 ,重点阐述了用PLC实现闭环变频调速控制的关键技术 ,包括速度反馈值的采样及控制算法的具体实现。     

基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

基于单神经元控制器的板材成型柔性制造系统

根据液压原理和系统结构建立液压机工作阶段的数学模型,根据该模型非线性和时变性的特点,设计适用于板材成型液压机恒速控制的单神经元自适应PID控制器,以克服定参数PID难以适应模型参数变化的缺点,实现速度的精确控制。