一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

一种基于RBF网络的参数自调整REM算法

针对传统的随机指数标记（Random Exponential Marking,REM）算法存在参数难以调整的缺陷,提出了一种改进型主动队列管理算法—基于RBF网络的参数自调整REM算法。利用RBF神经网络动态地对算法参数进行调整,使其能够适应不断变化的网络环境。该算法将REM算法在一定条件下近似为比例积分控制,使REM算法参数调节近似等效于比例积分系数的调节,简化了参数调节,提高了算法的实时性。仿真实验表明：该算法优于传统的REM算法,具有良好的鲁棒性及较快的调节速率。     

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法，神经网络采用RBF网络结点结构，聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中，仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。     

分布式分组共享数据对象管理系统的设计和实现

研究和开发基于网络的并行程序设计语言是并行领域的主要研究方向之一。介绍了基于工作站网的管理分组共享对象系统,该系统能对以共享数据对象模式实现虚拟共享存储的并行程序设计语言提供仍力的支持。     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设,当假设模型与样本实际分布情况不相符时,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题,例如变标签问题时,距离判别、Fisher判别、k－近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层LBF网络对提高改进的RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明,与前向三层RBF网络和前向三层LBF网络相比,该IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析。     

基于形态学特征提取的人工神经网络在口腔鳞状细胞癌诊断中的应用

目的 基于形态学图像处理方法,应用径向基神经网络(radial basis function,RBF)寻找一种可行、便捷的方法辅助口腔鳞状细胞癌的诊断.方法 选择口腔鳞状细胞癌和口腔非癌的组织病理切片图像进行形态学方法处理,提取表述特征的向量,作为训练集训练RBF网络;另选择67帧病理图像,包含癌和非癌的病例,作为测试集观察RBF的性能.结果 在RBF网络将测试标本分类结果的分析中可以看到不同输出值分类阈值的选择对应不同的诊断敏感度和特异度.结论 训练后的RBF虽然鉴别阳性、阴性的能力不能和金标准(即病理诊断)相比,但是通过选择不同敏感度和特异度,依然能够有效辅助病理医师,提高诊断效率,发挥机器的优势.     

基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则,提出了基于最小二乘（OLS）递推算法,采用改进的Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的QR分解运算。在满足系统测量精度条件下,使用反向优选算法优化RBF网络结构。仿真结果表明,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题,适用于非线性系统的建模。     

基于Web医院故障网上报修系统的设计与实现

目的：为临床科室提供网络化的故障报修平台,并支持故障解决进度跟踪,为信息化管理部门提供统计、绩效考核及故障解决知识库积累。方法：在ITIL（Information Technology Infrastructure Library）框架指导下,基于医院现有网络设施,使用asp.net和SQL Server数据库,设计并实现了基于Web的医院故障网上报修系统。结果：该系统已部署在医院网络环境中,并在临床科室中得到广泛采用,取得了良好的使用效果。结论：使临床科室的故障可以得到及时解决,进而提升医疗服务质量,实现对工程师的绩效考核以及故障解决知识库的积累。     

多刚体大惯量非线性系统试验与在环仿真

为研究多刚体多自由度质量矩系统的动态特性,建立了大惯量非线性硬件在环仿真系统的数学模型和实物样机,研究了变参数PID改进算法。该试验系统用于多自由度质量矩平衡系统的动态响应分析、控制算法研究和复杂系统的解耦控制。试验结果表明：在±10°的干扰下该系统能够保持动态平衡,具有仿真效果符合实际工况、算法可行和有效的特点。     

鲁棒PID参数整定方法

在PID参数整定中充分考虑被控对象的不确定性信息，提出了基于MiniMax原则和EISE指标的鲁棒PID参数整定方法。根据PID闭环控制系统的特性，在MiniMax求解中，采用空间分隔的方法解决了SQP存在的局部极值问题。仿真表明鲁棒PID在被控对象动态特性发生很大变化时仍可以保持较好的控制品质。     

故障分段指示器在高压电缆网中的应用

随着城市规模的发展,架空线路与电缆线路组成的混和线路、长距离高压电缆线路、多路并接高压电缆线路组成的电缆网络越来越多,当这些线路发生事故时,故障查找的工作量和难度大大增加。配电电缆网中使用的故障分段指示器能有效判断故障发生的区段。本文对配电电缆网中使用的故障分段指示器的原理判据和使用情况进行分析改进,使之能适用于高压电缆系统,当高压电缆线路发生故障时,故障分段指示器能有效显示故障点的位置区段,使故障查找的工作量和难度大大降低。     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的“扰动”,然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明：这种基于神经模糊系统的自适应前馈反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

网络服务器 NOVELL Netware操作系统不能引导的故障分析及解决方法

在计算机LAN（LocalAreaNetware）产品中，NOVELL公司的Netware操作系统NOS（NetworkOperationSystem）处于领先地位已有１０多年，广为各行各业使用。但在实际应用中有时会出现服务器系统不能引导的故障，导致网络瘫痪，如果不寻找安全可靠的解决办法，就可能使存储的大量有用数据损失殆尽，造成不可挽回的经济损失。因此，寻找一种既能使网络数据资源保持完好，又能使服务器恢复正常引导的修复方法就显得十分重要。笔者对这种情况进行分析，多次修复故障，现将具体方法介绍如下。１故障现象启动网络服务器，系统不能自动引导。屏…     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法（IMC PDPID）。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明：该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。     

一种能助于减缓慢性癫痫发作的装置

据18个月的随访研究,一种用于患者可植入的电子刺激器能使慢性癫痫的发作减少近50％。基于上述结果,看来刺激迷走神经是一种潜在的安全有效的方法,它可用于治疗那些对药物治疗无效的癫痫患者,以及那些不能作外科介入手术的癫痫病人。但遗憾的是,研究人员至今尚未弄清有哪些患者对该装置能产生良好的响应,使发射的     

神经网络自调节变尺度算法及其用于聚酯生产工况预测

探讨了多层前向神经网络的学习算法，并将该算法用于大型聚酯生产工况预测。结合非线性最优化方法，提出了一种基于拟牛顿法的神经元网络自调节变尺度学习算法，仿真结果表明，该算法有效地改进了神经元网络学习收敛速度和收敛性能。     

基于QPSO的PID神经网络控制算法及其仿真

PID神经元网络控制算法具有较好的动态和稳态性能、很强的解耦能力和抗干扰能力,适用于非线性多变量耦合系统的解耦控制。在对PID神经元网络控制算法研究的基础上,提出了基于量子粒子群权值修正多变量PID神经元网络控制算法。仿真实验结果表明,该算法解耦控制效果好,具有较强的抗干扰能力。