作者：袁淑玲

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2007

关键词：自抗扰控制器；遗传算法；粒子群算法；参数优化；目标函数

摘要：与PID控制器相比，自抗扰控制器(ADRC)具有较强的适应性和鲁棒性，这使得自抗扰控制器成为近年来研究的热点。对ADRC的众多参数进行优化，通常都是采用试凑法完成，这种方法不仅工作量大，而且主观性强，往往控制效果不太理想。因此，ADRC的参数优化问题，是困扰自抗扰控制技术应用于实际工业对象时所面的一 ...

作者：王保军

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2003

关键词：RH；真空精炼；CBR；BP；混合神经网络

摘要：该文针对神经网络方法在RH真空精炼过程控制模型中的应用进行研究,把神经网络方法与真空精炼工序的工艺特点有机地结合起来,并在理论(经验)工艺模型的基础上采用神经网络与CBR(Case-Based Reasoning基于范例的推理)相结合的方法,开发了RH真空精炼过程控制的混合神经网

作者：周燕

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2006

关键词：非线性系统；自适应控制；Backstepping；多层感知器

摘要：非线性系统控制是控制领域中最前沿和最具挑动战性的课题之一，也是近年来控制理论研究的重点和热点。许多控制系统都存在着强烈的非线性，由于非线性系统控制理论能够精确描述此类系统的动态特性，而且有意识地引入非线性可以提高控制系统的性能。因此，非线性系统控制成为了当今控制领域中倍受关注的一个研究方向。非线性系 ...

作者：刘俊霞

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2006

关键词：多目标优化；Pareto解；动态神经网络；Lagrange神经网络；Lyapunov稳定性理论；LaSalle不变集原理

摘要：由于神经网络的实时性和快速性，非常适合于要求快速求解的优化问题。因此，成为了当前优化计算中研究的热点问题。多目标优化是工程问题中经常遇到的一类优化问题。本文研究如何利用基于Lagrange理论的神经网络来求解多目标优化问题。首先介绍了一般的多目标优化问题，并给出了其数学描述、多目标优化问题最优解的各 ...

作者：曹靖

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2006

关键词：短波通信；最佳工作频率；短期预报；人工神经网络；实时信道估值

摘要：如何选择合适的工作频率是现代短波通信最关键的问题。现有的预报技术和实时探测技术由于受到传统的电离层电波传播试验方法的严重束缚，大都存在着不准确、实时性差等固有缺点，严重浪费了短波有限的频率资源，造成对自身和其它短波通信用户的严重干扰。为了提高选频的实时性和准确性，克服对短波有限频率资源的浪费，避免对 ...

作者：吴镜开

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2006

关键词：移动机器人；路径规划；声纳；数据融合；势场法；栅格法

摘要：随着科学技术的进步及机器人学的发展，移动机器人在工农业和国防上有着越来越广泛的应用前景，其研究和开发近年来受到了人们的高度重视。路径规划是移动机器人研究中最重要的问题之一。如何依据声纳信息在复杂环境中，寻找一条从给定起点到终点的最佳运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物是本文的研 ...

作者：石静苑

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2006

关键词：单杆柔性机械臂；有限元建模；分布式模糊控制

摘要：近年来，柔性机器人操作臂的研究得到了非常广泛的关注，这是由于它具有自重轻、消耗低、载荷大和响应速度快等特点。在机器人系统研究中，传统的刚性机器人研究通常把操作臂的弹性和一些重要的非线性因素忽略了，而机器人柔性机械臂是一个具有分布参数、强耦合、非线性的时变多输入/输出的系统，因此使得系统的建模和控制都 ...

作者：刘文丽

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2002

关键词：神经元网络；非线性系统辨识；过拟合；普化误差

摘要：该文主要讨论了在用BP网络进行非线性函数逼近和动态非线性系统辨识时,如何抑制过拟合,提高BP网络的普化能力.我们主要研究了用"附加噪声"的BP算法抑制过拟合现象,并提出了在用"附加噪声"的BP算法训练网络的同时,利用测试样本集的统计信息去除训练样本集中异常样本点?

作者：姚燕良

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2004

关键词：数据融合；贝叶斯算法；证据理论；表决算法；神经网络；软件

摘要：本文以数据融合系统为主要研究对象，对数据融合中的算法理论与算法实现进行了研究。文章首先简述了数据融合技术的意义、目的、任务和发展趋势，然后对数据融合中的主要算法：贝叶斯算法，证据理论算法，表决融合算法，神经网络算法这四种进行了详细介绍，并举例说明了每一种算The system of data fus ...

作者：李帅

学位名称：博士

出处：北京理工大学