一种新型的快速无超调预测控制器及其应用

该文采用一种比例积分型结构 ,建立了一种无超调预测控制器。通过钻杆热处理的退火过程控制的仿真研究 ,验证了该控制器的有效性。

基于神经元网络的钻杆热处理温度信号校正

神经网络是非线性系统建模的重要方法。反向传播 (BP)算法常常用于神经网络的权值训练中 ,但是BP算法收敛慢。为此 ,将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习。采用这一建模方法对石油钻杆在热处理过程中的温度测量偏差进行校正。研究结果表明 ,该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度 ,适用于工业过程中测量信号的在线校正。

具有预测功能的积分控制器及其应用

在传统积分控制中引入适当的前馈项 ,使其具有目标预测功能 ,可改善系统输出动态特性。经一个钢坯加热炉炉温模型的控制验证表明 ,本算法具有简单有效的鲁棒控制器功能。

报业广告智能决策系统的研究与应用

针对报业广告决策的特点,运用数据仓库技术和决策支持系统的思想开发出一套适应面广、灵活性高的智能决策支持系统。基于多层次决策应用的需要提出了虚拟集市的概念和一种改进的三层数据集市结构,并利用星型图数据建模技术将其成功应用到实际系统中;采用基于数据集市和联机分析处理的集成化智能决策支持系统模型,详细论述了系统的预测和客户分析功能模块并提出了基于层次分析法的客户忠诚度定量模型。该系统已成功应用到实际中,对报社广告部的决策提供了有力的支持,取得了良好的效果。