一种局部递归神经网络模型及其在动态系统辨识中的应用

提出一种局部递归神经网络模型，利用误差回馈原理推导了其学习算法。针对动态系统辨识问题，建立了一个基于该网络的并联辨识方案。仿真结果表明，该网络及其辨识结构具有学习效率高、逼近速度快和不需要被辨识对象的先验知识等特点。

免疫调节增益的单神经元PID控制器

针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出了免疫调节增益的单神经元PID控制器。将T细胞免疫调节机理与单神经元PID控制算法相结合,以提高单神经元PID控制器的学习速度,缩短动态响应时间,改善单神经元PID控制器的性能。仿真研究了免疫调节增益的单神经元PID控制器的定值跟踪性能和抗干扰性能以及直流电机伺服控制性能。仿真实验结果表明,这种新的控制算法学习速度快,动态响应时间短,具有较强的自适应性和鲁棒性,其控制性能优于单神经元PID控制。

冲击韧性与断裂韧性间关系的探讨

材料常规冲击试验的冲击韧性(αK)是工程上五大机械性能指标之一,已沿用多年,但一直没有明确的物理意义。本文利用近代发展的可测载荷-挠度曲线的冲击试验机,将测得实验结果区分为弹性变形功、塑性变形功、裂纹形成功与裂纹扩展功。据此明确了材料受冲击负荷时应力-应变的变化过程;同时,建立了断裂性能与冲击性能之间的关系,找到一种表征冲击负荷下材料断裂韧性的度量方法。

基于免疫克隆选择的模糊聚类分析

模糊c-均值聚类(FCM)应用广泛,但它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。提出了一种基于免疫克隆选择算法的模糊聚类方法,首先,用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后,利用FCM进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,实验结果表明:该方法在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更有效,更合理。

用样条函数对地球重力场进行Fourier分析

Ｆｏｕｒｉｅｒ分析在地球重力场逼近中得到了越来越广泛的应用，然而传统的重力点异常或平均异常准确度和收敛性都较差．本文以Ｂ样条作为基函数揭示了函数光滑度与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析收敛阶的内在联系，改善了Ｆｏｕｒｉｅｒ分析的收敛性，数值结果初步表明了理论分析的正确性．

基于改进负选择算法的异常检测

为解决基于负选择的异常检测算法中检测器数目和检测器对非我空间的覆盖二者之间的矛盾问题,采用粒子群优化算法(PSO)来优化负选择算法中随机产生的检测器的位置,从而实现用较少的检测器实现对非我空间更大的覆盖。在保证检测器尽可能小的覆盖自我空间的前提下,扩大检测器集合对非我空间的覆盖,并且在这个过程中检测器的数目是一定的。对正弦时间序列信号(artificial datasets)和轴承滚珠故障的振动信号(real-word datasets)进行了仿真实验。实验结果表明,该算法相对于原始的负选择算法在对非我空间的覆盖和检测率的提高方面有显著的效果。

简单单腿弹跳机器人的尺度效应仿真

微小型弹跳机器人和其他大型机器人相比,有着自己独特的性能,有很大的科研意义和应用价值。提出一种新颖的设计思路,着手对现有弹跳机器人(包括大型机器人)的抽象、分析和仿真,研究机器人的尺度效应对弹跳高度的影响,得到机器人尺寸变化和弹跳初速、弹跳高度、落地时间、落地速度等弹跳性能之间的关系,并讨论弹跳机器人模型是否可以微小化问题,以便对复杂弹跳机器人的微型化和效率的提高提供思路和改进方案。

基于AIS的垃圾邮件双层过滤方法的研究

提出了一种新型的双层垃圾邮件过滤方法。该方法基于免疫学习、免疫记忆和免疫识别等机制,具有一定的自适应能力和多样性,充分利用了垃圾邮件与非垃圾邮件的特征,从而降低了非垃圾邮件被错判的风险。实验结果表明,双层过滤方法可有效的降低垃圾邮件的虚报率(非垃圾邮件被错判为垃圾邮件的比例)。

黑液加热处理──改善非木材纤维黑液的蒸发和燃烧性能

讨论了黑液加热处理对芦苇硫酸盐浆和麦草碱法浆黑液的影响。试验采用工厂的黑液，黑液热处理有效地降低了这两种黑液的粘度，在相同２００ｍＰａｓ的粘度值，处理后的芦苇硫酸盐浆黑液固形物含量增加了约１０％，而麦草碱黑液增加了近１５％。增加黑液固形物含量可明显提高碱回收锅炉的生产效率，根据计算的结果，锅炉生产能力可增加１３％。

矿山自动化是获利的关键

今日世界之趋势是向矿山行业引入自动化、实时生产控制与应用采矿新技术的选别开采方法．和其它国家一样芬兰也已为采矿业制定了各项发展计划，包括开发采矿方法、采矿设备和矿山自动化。其中有一项是“智能矿山技术计划”，投资1000万美元，旨在开发矿山自动化，以提高全矿生产效率和利润。某些矿山进行了有效的工作，发展各自的开采技术、设备、维修系统和组织机构，以提高生产效率和最终产品价值。大部分的改进是通过“保质采矿”（QualityMining）取得的，保质采矿就是透彻掌握矿体地质条件、矿物学条件和岩石力学条件，可以根据下一步选矿工艺的需要在矿山生产过程中圈定开采矿段的选别开采方法．这种开采方法与职工的高超技术以及主要生产过程的自动化相结合，使得芬兰各矿山尽管矿石品位低下，仍能保持其竞争能力。

基于群体智能免疫算法的PID自整定

传统的PID整定方法得到的结果通常不是最优参数,很多学者采用遗传算法和模拟退火方法来解决这个问题.针对遗传算法很容易陷入局部最优值和模拟退火算法收敛速度慢这些缺点,融合了粒子群算法和人工免疫机理的优点,提出了一种基于群体智能的免疫算法,对典型二阶对象进行PID控制器参数优化整定.仿真结果证明了提出的算法有效可行.