面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题

基于数值模拟和人工神经网络模型以及对智能控制工艺过程的适当简化,为拉伸样模型的注射过程建立了一套智能化控制仿真系统.研究表明,该系统能够根据样品对性能的要求(如密度分布),自动进行注射工艺参数的优化.采用优化后的注射工艺参数重新进行注射过程模拟计算后,发现注射坯密度分布的均匀性较调整前有显著提高,基本符合预期的密度要求,证明智能化控制仿真系统可行

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

描述了覆盖天津港务局全港的远程光纤存储网络的结构,对其可扩展性以及数据传输协议进行了分析,对10 Gbit速率下长距离光纤扩展时的链路功率预算值进行了计算.结果表明,在设计和实现远程光纤存储网时选择iSCSI和FC SAN融合的技术路线有利于在保证性能的同时降低成本.该系统已经成功实施,并运转正常

应用具有先验知识的前馈网络模型研究海水环境与材料(钢)腐蚀之间对应关系.结果表明该模型能够很好地揭示材料海水腐蚀规律,提高了预测准确度

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性

为确保网络控制系统中传输数据的完整性、实时性、机密性和可用性,提高系统对抗数据攻击的能力,提出了一种基于MD5散列码、时间戳和AES加密算法的数据安全传输策略,该策略兼顾了系统中控制器端和被控对象端数据传输的安全性和实时性.并从控制策略的角度出发,考虑在系统遭受到数据攻击后,采用基于网络回路时延的网络预测控制方法对数据攻击进行补偿,使系统在受到一定强度的数据攻击后仍然能够进行稳定的控制,从而提高网络控制系统应对攻击的能力.采用S100-1实训平台管道压力控制系统验证了基于安全传输策略的网络化预测控制系统有较好的安全性和抗数据攻击能力

依据煤与瓦斯突出机理及突出过程物理特征,结合煤矿安全监测系统,提出以瓦斯浓度和煤体温度时间序列的煤与瓦斯突出预警指标,利用GIS技术和人工神经网络建立了煤与瓦斯突出预警模型.某矿17180工作面的预警结果表明:预警模型可以为煤与瓦斯突出预警提供技术支持

针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题，提出一种用户属性感知的边缘缓存机制。首先，利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度，进而估计本地流行内容，然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存，并根据用户偏好的变化，将之实时更新。为进一步减少传输时延，根据用户偏好构建兴趣社区，在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力，选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户。结果表明，所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法，在提高缓存命中率、降低传输时延的同时，增强了用户体验质量