单输出非线性系统的自适应观测器

对1个非线性系统通过状态空间坐标变换，变换为1个特定自适应观测器的充分必要条件进行了讨论和证明。     

单输出非线性系统的自适应观测器

对1个非线性系统通过状态空间坐标变换,变换为1个特定自适应观测器的充分必要条件进行了讨论和证明.     

含死区非线性系统的自适应控制

本文提出了带死区非线性系统的自适应控制算法,算法本身确保闭环系统在随机和确定情况下都是大范围渐近收敛的.仿真结果表明利用本算法可以大大改善系统的性能.     

一类基于模糊辨识器的非线性动态系统辨识

针对模糊辨识器的参数优化,提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习,并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整,实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时,模糊辨识器的实现问题。仿真结果证实了该方法的有效性。     

多级人才系统的自适应控制

论述了自适应控制应用于社会经济系统的意义;讨论了自适应控制在多级人才系统控制中的应用,以招聘数作为控制量,给出了使人才系统尽可能跟踪一个理想状态的自适应控制策略。     

一类非线性过程的自适应神经模糊控制（英文）

本文应用神经模糊技术解决了一类非线性系统的建模与控制问题,对系统的主要假设是最小相位性,文中给出了一个仿其例子说明该方法的有效性．     

非线性系统的复合正交神经网络自适应控制

提出非线性系统的复合正交神经网络自适应控制方法.在非线性系统控制中,这种网络自适应控制不需要辨识系统模型与Jacobian矩阵信息,网络学习算法与被控对象模型无关.仿真结果表明,复合正交神经网络实现的非线性系统控制具有较强的自适应控制能力,证明了控制系统具有良好的跟踪控制性能,为解决非线性系统的控制问题提供了一种方法.     

基于多层神经网络的非线性系统预测

针对一类非线性动态系统,提出了一种新的基于多层神经网络的自适应预测器,并对基于神经网络的预测机理进行了分析。该预测器由两个同构的多层神经网络实现,其中一个称为学习网络(LN),另一个称为预测网络(PN)。彷真结果表明,速种基于多层神经网络的预测嚣对于恒定参数的非线性系统是有效的,从而为解决非线性系统预测问题提供了一条可行的途径。     

一类三阶非线性系统的全局稳定性

用Lyapunov方法给出了非线性系统x… a¨x g(x, x) x h(x)=0和x… a¨x g( x,¨x) x h(x)=0全局稳定性的两个定理,从而推广了相应文献中的某些结果.     

一类高阶非线性系统的零解稳定性

由Барбащин公式得到的四阶常系数线性系统的Ляпунов函数出发,通过类比法构造了一类四阶非线性系统的Ляпунов函数,并由此得到了这些系统零解的全局渐近稳定性的充分条件.     

间隙非线性齿轮系统混沌运动的自适应脉冲控制

将自适应脉冲控制法应用到一类单级间隙非线性齿轮系统,在控制参量中加入自适应控制方法,通过调节自适应控制器产生的脉冲强度将系统的混沌运动镇定到不同的周期轨道。数值模拟结果表明了该方法的有效性和较强的鲁棒性。     

基于矩阵测度的含有非线性电阻的动态电路唯一稳态研究

以矩阵测度为工具，得到了确定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的条件。结果表明，含有非线性电阻的动态电路的唯一稳态，可以用一个矩阵测度决定，由于目前已有的经典结果只有处理含有线性电阻的动态电路的唯一稳态，因此扩展了已有的经典结果。     

混合型P2P网络中的基于Gossip的动态自适应算法

为了提高搜索的性能,出现了混合P2P网络搜索方法。在混合P2P网络中,关键的问题在于确定资源的流行程度。针对该问题,该文提出了一种基于Gossip的动态自适应算法(DAHG),通过抛硬币操作估计节点加入和离开P2P网络时所带入和带走的文档副本数;并通过Gossips传递估计值,获得资源的流行程度。仿真结果表明,该算法具有良好的适应性,能够反映P2P网络中节点和资源的动态性,从而选择出正确的资源搜索方法,减少搜索响应时间和提高资源的命中率。     

基于模糊自适应PID控制的汽车涂装烘房温控系统研究

针对现今汽车烘房温度控制系统中存在设备规模庞大、控制程序繁琐，从而导致开车调试难、控制参数设置比较繁琐等问题。文章采用模糊自适应PID算法，将模糊控制与PID控制结合起来，利用模糊算法在线实时调整PID参数，把模糊自适应PID控制具体应用到烘房温控系统中，解决了传统烘房温控系统控制器依赖精确的数学模型的问题，增强了烘干室温度控制系统对不确定因素的适应性。并利用MATLAB对系统进行仿真，与传统单纯的PID控制进行比较，仿真结果表明基于模糊自适应PID控制的汽车烘房温控系统具有响应速度快、调整时间短、稳态误差小、超调量小等特点，有效改善了系统的动态性能和静态性能。     

基于自适应网络模糊推理系统的噪声抵消

对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究，说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理，对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真，并对ANFIS和LMS(小均方误差准则)两种算法进行了对比研究，结果表明，利用ANFIS进行噪声抵消要优于LMS。     

一类四阶非线性系统的全局渐近稳定性

运用构造李雅普诺夫函数的方法 ,研究了一类四阶非线性系统的全局渐近稳定性 ,给出了该系统零解全局渐近稳定的充分条件。     

高阶非线性系统零解的全局稳定性

研究了一类高阶非线性微分系统,通过建立适当的李雅普诺夫函数,得出了这类高阶非线性系统零解全局渐近稳定性较弱的充分条件     

非线性时滞系统的镇定和分散控制

本文使用分散的二级控制策略研究具有结构扰动的非线性时滞大系统的镇定和控制。首先,假定系统可以分解成若干子系统,在某些结构扰动下,部分子系统和协调器之间的所有信息联系被切断,而协调器和另一些子系统的信息联系仅部分被切断,且仍保持协调方式运行,从而影响系统的稳定性和最优性,其次,利用Liapunov方法研究它们的镇定、等价性和估计时滞量τ,同时也研究它们的次优控制和估计次优性指标ε.     

在线考试系统的自适应参数设计

针对现行网络考试系统的不足,研究设计了一种自适应参数的通用标准试题库系统,并对自适应参数给出了具体的算法和实现方案.系统可以将难度系数等参数动态自适应调整,再运用信息推送技术有针对性的将此信息反馈在组卷中,对科学评估教学水平有重要意义.     

自适应阈值估计的MS模型仿真建模

提出了一种改进的模拟电路多信号模型(MS模型)的仿真建模方法。采用Monte-Carlo方法实现电路的仿真,以获取电路特征的统计数据,利用经验公式法确定Monte-Carlo仿真的分析次数,可以减少仿真时间开销;同时,根据统计数据检验该特征的统计分布情况,再以此为依据采用自适应方法确定该特征的阈值估计区间,从而提高模型精度。最后进行了实例分析,验证了该建模方法的有效性;并从仿真时间与建模精度两个方面进行了性能比对,说明其具有的优势。