针对各类控制算法在鲁棒性分析上存在的\不可比\性,提出了一种通用的控制算法鲁棒性量化指标,并借此对两种模型算法控制(MAC)算法-基本MAC和增量型MAC的鲁棒性进行了量化分析,得到了与仿真研究和实际控制相一致的结果

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介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

提出了永磁同步电动机考虑参数变化时精确的感应电势关系式新模型,建立了微分型和非微分型两种高精度感应电势观测器,证明了感应电势观测器的稳定性和收敛性,分析了参数变动对位置估计的影响.针对无位置传感器矢量控制系统,以内埋式永磁同步电动机为例进行了仿真实验研究,结果表明设计的感应电势状态观测器具有优良的性能

分析了直接转矩控制的基本原理。系统采用高低速均适用的磁链混合观测模型。提出一种改进的磁链和转矩控制器,同时给出了相应的电压矢量选择规则.还提出了开关频率自调整控制的思想。在此基础上,设计了8098单片机全数字控制系统,用它分别进行了数字仿真和实时控制,并给出实验结果

拒绝服务攻击是AdHoc网络安全领域中的难题,本文提出一种新型的基于Agent的安全路由协议,Agent可根据其邻节点的可信度定期更新以适应AdHoc分布式路由计算环境,有效提高网络的可信性,降低网络安全计算的复杂度;根据拒绝服务攻击的特征抽取出Agent安全规则与检测算法.采用NS2网络模拟器的仿真结果表明,该方法能有效的检测出拒绝服务攻击并进行及时响应,使网络性能迅速恢复正常

提出了板坯连铸二冷区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真.结果表明，该系统不但能完成二冷各区段铸坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差