基于固定增量单样本感知器的AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法在分类过程中时间复杂度和算法学习复杂度较高的问题,提出一种改进的算法AdaBoostFISP。以固定增量单样本感知器为弱分类器,在感知器的权值更新上采用固定增量代替变量增量,从而减少运算时间、降低学习复杂度。实验结果证明了该算法在预测准确性、学习复杂度和时间复杂度等方面的优势。

光伏系统最大功率点跟踪技术研究

针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状,根据控制算法的不同分类,选取固定电压法、扰动观察法、增量电导法作为研究对象。分析各种控制算法的实现原理,并且在反激式变换器上进行试验验证,对试验结果进行比较分析,得出三种MPPT控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能,本文最后提出一种在实际应用中能够达到良好控制效果的固定电压启动结合增量电导算法,该算法动态响应快、稳态控制精度高。

啤酒发酵中温度的测控方法

结合集散控制系统的特点,设计了一种嵌入式啤酒发酵控制系统。该系统采用自主研发的智能化SOC(System on Chip)嵌入式数据终端处理器作为控制终端;通过差动中值定标的方法实现现场高精度检测;使用固定周期预测增量控制方法对啤酒发酵的温度进行控制;采用时间隧道数据处理器处理的方法而使数据处理系统化,提高了系统的稳定性和连贯性;数据终端处理器配置通用串行口,与工控计算机组成局域网实现集散式控制。实践证明,该系统不仅成本低、功能强,而且灵活、可靠。