复合运放在有源网络频率补偿中的应用

介绍了一种由运放实现的改善有源网络频率性能的通用方法。这种方法采用由Ｎ个运放构成的复合运放（ＣＮＯＡ）来取代有源网络中的每一个运放获得的。讨论了复合运放在ＲＣ正弦波振荡器工作频率扩展中的应用，分析了运放有限增益带宽积（ＧＢ）对ＲＣ正弦波振荡器工作频率的影响。分析结果表明，对于一定的ＧＢ，振荡器频率小于理论值，其误差随频率增大而增大。采用复合运放可降低由ＧＢ引起的误差，改善了振荡器频率性能。     

应用于智能化网络的LONWORKS技术

论述了应用于智能化网络的ＬＯＮＷＯＲＫＳ技术，介绍了ＬＯＮＷＯＲＫＳ技术的技术特点及采用ＬＯＮＷＯＲＫＳ技术系统的特点。对ＬＯＮＷＯＲＫＳ技术中的Ｌｏｎｔａｌｋ协议及其寻址方式、冲突检测算法和神经元（Ｎｅｕｒｏｎ）芯片的技术特点作了简单的介绍。     

Using neural networks to determine the optimum solar input for the prediction of ionospheric parameters

Neural networks (NNs) are proving to be ideal tools for modeling the behaviour of the ionosphere. The NNs are trained using a database of archived data describing the relationship between the output parameter and an input space. The input space is designed from knowledge of those variables that affect the behaviour of the output parameter. For ionospheric parameters this input space would always include a solar variable due to the strong influence that the sun has on ionospheric behaviour.     

基于神经网络的仿真转台控制系统

在转台存在偏载、摩擦等不确定负载干扰的情况下,用神经网络与PID(Proportional-Integral-Differential)控制相结合的方法,设计了适应负载变化的转台控制系统.分析了基于BP(Back Propagation)神经网络的自适应PID控制器的基本原理,建立了转台位置控制系统的数学模型,并对控制系统进行仿真分析和实验验证,通过与传统PID控制的对比实验与仿真表明:所设计系统由于有自学习能力,能动态调整PID参数,使系统表现出良好的抗干扰能力和跟踪性能,证明了所设计系统的有效性.该算法结构简单,PID初始参数调整方便,易于在转台实时控制系统中应用.     

基于逻辑网络的客户服务管理

分析了客户服务管理(CSM)的概念和功能,提出了一种抽象网络的层次性表示方法:逻辑网络,并对其结构、属性、计算以及CSM管理模型进行了研究.给出了CSM系统的原型实现:底层采用公共对象请求代理体系结构(CORBA)作为支撑环境,利用分布对象技术实现客户服务管理管理信息库CSM-MIB的表示、管理、更新和访问;上层通过定义、创建和维护等方法,使客户可对物理网络进行重组,实现具有分层结构的"逻辑网络",从而实现客户服务的约定、指派、性能监视和报告等管理功能.      

基于参数估计和FuzzyARTMAP的直流电动机故障诊断

为提高电机质量和实现系统监控,提出用方波脉冲函数变换法估计电动机参数和用模糊自适应谐振网络(Fuzzy ARTMAP)进行电动机故障诊断.该方法可以在线获得电动机的机电参数,从而了解电动机的工作情况.充分利用Fuzzy ARTMAP网络的模式分类能力,不但可以诊断出故障的类型,还可以诊断出故障的严重程度.仿真及实验结果证明了所提方法的有效性.      

一种光纤通道轻量IP上层协议

在光纤通道网络平台上选用一种可用于性能测试的上层协议是网络测试手段的关键.IP上层协议技术已经十分成熟,在IP上层协议的基础上提出了一种光纤通道轻量IP上层协议,详细地规定了轻量IP上层协议的通信模式和数据格式。利用光纤通道接口设备IP驱动程序,通过中间层驱动插入的方法实现了光纤通道轻量IP上层协议的数据通信,并通过FC分析仪检测到实现结果符合设计的要求.最后分析了轻量IP上层协议短消息传输效率高、通信模式灵活简便、节点标识易于实现的优点,所以轻量IP上层协议适用于光纤通道网络性能的测试.      

改进的BP神经网络在飞机防滑刹车系统的应用

为了在飞机刹车过程中防止打滑和取得最佳刹车效果,提出用BP神经网络构造S_p(最佳滑移率)识别器.为了提高神经网络的学习能力,介绍一种学习步长自适应方法——二阶步长法,讨论了二阶步长法在实际应用中的一些问题并提出了解决方案.在二阶步长法基础上提出了三阶步长法.还提出了合理配置活化函数的方法.综合以上方法对BP算法加以改进,使学习精度和速度都大大提高.      

基于对象的P&ID设计软件无向图模型

在开发P&ID辅助设计系统的过程中,需要表示实体间的逻辑拓扑信息.为避免引入附加抽象实体来表示逻辑拓扑信息带来的复杂性,提出以面向对象为基础将逻辑拓扑信息统一在实体本身数据结构中的方法,并介绍了从P&ID管网图抽象建立P&ID无向图模型的过程.此方法和模型在实践中取得了很好的效果.对P&ID无向图结构的特点做了深入分析,指出运用此模型建立P&ID系统的要点及运用中应注意的问题,并讨论了P&ID无向图模型的扩展.      

自适应评判神经网络在微分对策中的应用

采用由3个神经网络组成的自适应评判神经网络结构求解微分对策的2点边值问题,其中2个 为控制神经网络,分别实现对微分对策系统中双边控制器的优化,一个为协 态神经网络,用于对2点边值问题中的协态变量进行求解,协态网络的输出对控制网络进行 校正,训练以后的2个控制网络作为双边的反馈控制器在线应用.并将神经网络结果与采用 Chebyshev技术的微分对策数字解进行了对比.追逃微分对策仿真结果表明了该方法的有效 性,并且对初始条件和测量噪声具有较强的鲁棒性.