摘要：为解决双进双出磨煤机难于实现整个运行工况精确料位检测这一问题,提出一种基于多传感器信息融合的料位检测方法,融合系统由粗糙集和模糊神经网络来实现。根据磨煤机的工作特性将其运行工况分为三个区间,应用粗糙集理论分析不同区间中各传感器信息对于融合的重要性和决策规则的置信度,再利用粗糙集分析结果构成模糊设计网络来实现从多传感器信息到磨煤机料位的映射,并将粗糙集分析得到的属性重要度和规则置信度引入到模糊神经网络的学习过程中。通过试验结果证明研究方法的有效性,能够实现各工况较为精确的料位检测。

摘要：根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。同时把矢量量化应用于图像的小波变换域,根据图像小波变换高频系数的空间分布特点来组织码书,从而进一步提高码书的质量和适应性。通过实验对算法的性能进行了分析,证明了算法的有效性。

摘要：主要研究了强化学习算法及其在机器人足球比赛技术动作学习问题中的应用.强化学习的状态空间和动作空间过大或变量连续,往往导致学习的速度过慢甚至难于收敛.针对这一问题,提出了基于T-S模型模糊神经网络的强化学习方法,能够有效地实现强化学习状态空间到动作空间的映射.此外,使用提出的强化学习方法设计了足球机器人的技术动作,研究了在不需要专家知识和环境模型情况下机器人的行为学习问题.最后,通过实验证明了所研究方法的有效性,其能够满足机器人足球比赛的需要.

摘要：针对A~*算法在移动机器人路径规划时求解得到的路径长度不是最优并且转折点较多的问题,提出了可搜索24邻域的A~*算法路径规划.该方法在传统A~*算法的基础上进一步改进其启发搜索策略,将传统A~*算法的可搜索邻域个数从离散的8个扩展到24个,进而增加更多的搜索方向.结果表明,改进的A~*算法实现了路径长度更短的目的,同时降低了转折点数,且移动机器人的运行路径也更加平滑.本文方法具有较强的实际意义和应用背景,通过实际运行过程验证了其设计方法具有一定的有效性.

摘要：提出一种有效的图像压缩方法,利用小波变换对图像进行多分辨率分解,对小波系数进行矢量量化(VQ)编码。使用遗传算法(GA)与模糊c均值聚类(FCM)算法相结合的方法来设计码书,有效地克服了FCM算法容易陷入局部最优且对初始值敏感的缺点。实验结果表明,该算法可较大提高图像重构质量。

摘要：介绍了用S5—115U可编程序控制器（PLC）对三曲轴双边滚切剪移动机架进行控制的整个过程，并对机架开口度的控制给出计算公式及硬件电路设计、软件流程图。

摘要：根据地理信息系统中数字高程模型(DEM)的特点,提出一种基于小波变换的DEM数据压缩方法.文中主要研究了小波滤波器的选取、最优标量量化器的设计等问题,并对DEM小波分解系数进行了深入的分析.同时,应用该方法对实验DEM数据进行测试.结果表明,该方法较其他方法更为有效,能够在取得大压缩比的同时,有较好的数据恢复质量.

摘要：提出一种程序转储电路，该电路将普通ＥＰＲＯＭ中的程序内容转储到高速ＳＲＡＭ中，以代替高速ＲＯＭ．同时较详细地叙述了程序转储电路的设计方法和工作原理。

摘要：模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果。本文针对传统的获取隶属度函数方法的不足,采用遗传算法对其进行优化,从而使经过优化所获得的隶属度函数更加合理,并将其应用在石膏纤维板厚度控制中。最后经过仿真比较研究,结果表明优化后的模糊控制器的控制品质具有较大的改善和提高。

摘要：在集中供暖的热力站控制系统中,由于被控对象本身具有非线性、纯滞后、参数时变等特点,常规的PID控制器难以达到理想的温度控制效果。结合广义预测控制的优点,本文提出了一种基于遗忘因子递推增广最小二乘法的广义预测控制的算法。首先介绍了该算法的原理和控制器的设计方法,然后在系统参数突变的情况下进行了仿真研究.仿真结果表明该算法具有动态响应快、超调量小,稳态精度高的特点,而且稳定性和鲁棒性良好,适用于参数变化的大滞后热力站控制系统。