机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法。该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测。仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图。

不确定非线性系统变结构控制器设计

传统的控制方法大多需要知道被控对象的数学模型 ,而许多复杂的实际系统 ,其准确的数学模型往往不易得到 ,或者难以求解。采用自适应滑模变结构控制方法 ,对形如 x(n) =f( x,t) +g( x,t) u+d( t)的非线性系统进行跟踪控制 ,其中 f( x,t)和 g( x,t)为未知非线性函数 ,且其边界未知 ,d( t)为未知有界扰动 ,为减少对被控制对象信息的依赖性 ,没有利用专家知道 ,也没有利用被控对象的历史运行数据 ,通过利用基函数类神经网络动态逼近函数 f( x,t)和 g( x,t) ,对自适应调整控制系统输入 ,得出基于 RBF网络的滑模变结构自适应控制方案 ,经过理论分析 ,证明了控制方案的稳定性。

Classifying ships by their acoustic signals with a cross-bispectrum algorithm and a radial basis function neural network

An algorithm for estimating the cross-bispectrum of an acoustic vector signal was formulated. Composed features of sound pressure and acoustic vector signals are extracted by the proposed algorithm and other estimating algorithms for secondary and higher order spectra. Its effectiveness was tested with lake and sea trial data. These features can be used to construct an input vector set for a radial basis function neural network. The classification of vessels can then be made based on the extracted features. It was shown that the composed features of acoustic vector signals are more easily divided into categories than those of pressure signals. When using the composed features of acoustic vector signals, the recognition rate of underwater acoustic targets improves.

基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析

蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并与实测资料比较,得出很接近的结论。