二阶惯性系统DMC预测控制的闭环分析

文中研究了一类二阶系统DMC预测控制的闭环稳定性，并定量地推导出增益失配界，为设计此类控制系统提供了一定的理论依据．

基于连续映射小脑模型的广义预测控制快速算法

文中把改进后的小脑模型（CMAC）应用于广义预测控制（GPC）算法中，避免了该算法需实时进行的复杂计算．本文的方法对GPC在实际中的应用有重要的意义．

加权模型预测控制（WMPC）

针对参数有界系统，将加权模型引入预测控制算法，改进了原算法对模型处理的不足，从而增强了控制系统的鲁棒性，改善了控制性能．仿真结果表明了该方法的有效性．

自寻最优控制原理及其方法

从自寻最优控制问题的概念、工作原理、特点以及应用条件等方面，对这种控制方法进行了简明扼要地叙述；文章还对自寻最优控制的各种实现方法进行了分析．最后就该方法进一步发展的可能方向提出了作者的看法．

自寻优控制的辨识稳态值分析法

提出一种新的极值搜索法，即辨识稳态值分析法．它采用阶跃信号作为探索信号．据输出数据辨识输出稳态值的变化，从而确定寻优方响，逐步向系统的最优点逼近．此方法具有搜索精度高、抗干扰能力强等优点．

自寻最优控制综述

本文从自寻最优控制问题的提出、概念、工作原理、特点以及应用条件等方面，对这种控制方法进行简明扼要的综述，并且就自寻最优控制的发展现状和各种实现方法进行了分析，最终给出了该方法进一步发展的可能方向。

基于SDN的IP组播研究

为提高组播网络的安全性和可控性提出一种创新性的组播传输机制——基于SDN的一种新型网络架构。通过SDN数据和控制平面相分离的特性,可以把处理组播组事件,计算组播转发树等功能集成到contrlloer的组播模块,路由转发设备只需负责数据转发任务即可。

利用小脑模型提前计算的广义预测控制

给出一种新的广义预测控制方法，并把小脑模型（ＣＭＡＣ）应用于该算法中，避免了ＧＰＣ算法需要实时所进行的复杂计算．针对ＣＭＡＣ所需存储单元多的缺点，提出了一种改进计算ＣＭＡＣ输出值的方法，可大大减少存储单元．

51单片机防止程序“跑飞”的软件复位方法

介绍了单片机防止程序“跑飞”的几种软件复位方法。这些方法特别适用于需要循环执行模块化结构的程序。

多模型预测控制算法

文中把动态矩阵预测控制算法（ＤＭＣ）与广义预测控制算法（ＧＰＣ）有效地综合起来，构成多模型预测控制算法，改善了控制品质，仿真结果表明了它这种算法的优越性。

动态自寻优控制

提出一种动态极值搜索法。采用阶跃信号作为探索信号,据输出数据辨识输出稳态值的变化,从而确定寻优方向,逐步向系统的最优点逼近。此方法具有搜索精度高,抗干扰能力强等优点。

并行DMC预测控制

将ＰＥ阵列快速计算的性能应用于ＤＭＣ预测控制中。

DMC预测控制优化参数的递推算法

给出了DMC预测控制优化时域P、控制时域M及控制权矩阵R_M变化时的递推算法。这种算法避免了因这些参数变化而导致的变参数或变阶次求逆运算。对系统的DMC仿真设计有一定的实用价值。

基于XML的B/S设备管理系统的研究

为克服传统的设备管理系统在性能及成本上的缺点,通过将可扩展标记语言(XML)技术和B/S网络结构模式结合,利用CGI等Web开发技术实现页面,运用Linux下C编程实现后台处理,使用XML文件作为存储介质,完成一种基于XML的B/S模式设备管理系统。通过实例验证和分析,该系统比传统的设备管理系统具有更好的灵活性、维护性以及更低的成本。

CMAC学习过程收敛性的研究

基于ＣＭＡＣ学习过程等价于求解线性方程组的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代这一事实，研究了学习过程的收敛性．利用矩阵分析方法，估计出了收敛的速度．考虑了作为节省存储空间措施的ｈａｓｈ编码的不利影响——破坏了收敛性态．从理论上分析了其存在的原因．

超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法

超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离,使得网络频谱效率大幅度提高,扩展了系统容量,但是小区边缘用户的性能严重下降。合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰,而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决。该文提出了一种干扰增量降低(IIR)的用户分簇算法,通过在簇间不断交换带来最大干扰的用户,最小化簇内的干扰和,最终最大化系统和速率。该算法在不提高K均值算法的复杂度的同时,不需要指定簇首,避免陷入局部最优。仿真结果表明,网络密集部署时,有效提高系统和速率,尤其是边缘用户的吞吐量。

适用于复杂函数优化的多群体遗传算法

提出了一种适合于复杂函数寻优的多群体遗传算法．该方法对搜索区域进行划分，使每个子区域具有简单的函数形态．对每个子区域安排一个子群体进行搜索，这个过程可并行进行．仿真表明该方法速度快，可同时获得多个局部极值点．

线性定常连续系统离散化的一种简单方法

提出了一种线性连续系统转化为离散系统的简单而实用的方法，给出了与双线性变换的仿真比较。

复合生物营养剂对水体环境的影响

采用水族箱试验,研究不同营养物质组合的复合生物营养剂对水体环境的影响。试验分为4个组,CK组为空白对照组,A、B、C组为施用复合生物营养剂组,其有机营养物质、无机盐和微量营养物质质量比的比例分别为16∶78∶6、32∶62∶6和48∶46∶6。结果表明:C组的溶解氧(DO)含量显著低于其余各组;A组的有害物质含量最高,其氨氮(NH3–N)含量显著高于CK组和B组,但与C组的差异无统计学意义,其亚硝酸氮(NO2–N)含量显著高于其余各组;A组和B组的营养效果较好,其水体总氮(TN)、总磷(TP)含量均高于其余各组;各营养剂处理组水体中芽孢杆菌(Bacillus)的数量显著高于CK组,而气单胞菌(Aeromonas)的数量则显著低于CK组;相对于CK组,各营养剂处理组浮游生物的丰度和多样性都有不同程度的提高,其中以B组最明显;TN含量和TP含量是影响原核生物群落变化的主要因子,而DO含量和NH3–N含量是影响真核生物群落变化的主要因子。综合分析结果表明,有机营养物质、无机盐、微量营养物质质量比为32∶62∶6的复合生物营养剂具有较好的改善水体环境的作用。

一种新的自适应信号处理方法──Gamma滤波

研究了一种新的自适应信号处理方法──Ｇａｍｍａ滤波．文中导出了Ｇａｍｍａ滤波的Ｗｉｅｎｅｒ－Ｈｏｐｆ方程；提出了一种对子Ｇａｍｍａ滤波的ＬＭＳ自适应算法，并对其进行了分析．最后给出了一组应用实例及仿真结果．