摘要：针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)混沌控制问题,提出了一种基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法。从控制器能够自动搜索预期运动状态的角度出发,选择Poincaré截面上两点间距离作为控制器输入,并考虑到系统参数对系统动力学行为的耦合影响作用,基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)设计了双参协同控制器;采用灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)优化选择控制器参数,以实现最佳的控制器性能;通过对PMSM系统中两个可控参数进行微幅扰动调整,将系统从混沌状态控制到预期的运动状态。研究结果表明,相较于基于GWO-RBFNN的单参数智能优化控制方法,基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法具有更优的性能。虽然两种方法均能实现混沌运动控制,但相较而言,基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法控制速度更快,超调量更小。

摘要：设计和实现一个基于图书馆OPAC系统中纸质图书流通日志记录的个性化电子图书荐购系统,该系统包含三个子模块:读者荐购模块、个性化电子图书荐购模块、荐购管理与信息推送模块。利用数据挖掘技术和分布式异构技术,将读者专业背景对应的电子图书书目数据发送到OPAC"我的图书馆"中供读者荐购。该系统产生的荐购结果,不但能够应用于电子图书的荐购,而且也能应用于传统纸质图书的荐购和新书推荐服务,具有广泛的应用前景。

摘要：基于图书馆业务系统中的借阅日志,构建数据仓储,采用SPSS数据挖掘中的聚类分析方法,挖掘读者与新书之间的分类相关度模式,通过个性化新书通报分类结果集,推荐读者感兴趣的新书。以笔者所在高校图书馆MELINETSⅡ系统中的读者借阅日志为例,设计并实现个性化新书通报推荐系统。

摘要：文章提出一个兼顾虚拟与物理世界信息服务的图书馆个性化服务系统结构及读者信誉度评估模型,运用Web挖掘技术对图书馆MELINETS系统中大量的Web流通日志记录进行挖掘,构建一种能反映不同用户个体和群体信息使用行为、习惯及其变化特征的动态的读者信誉度评估机制,用以科学地划分读者群,设计了能提供满足读者个性特征和需求的个性化服务功能及其组合,为进一步开发与应用图书馆个性化服务系统提供了技术基础。