一种自学习策略及其在模糊控制与神经网络控制中的应用

提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点，并具有满意的学习功能。     

基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真

介绍了基于标准可加性模型（SAM）的模糊控制算法，将该算法及自学习SAM算法分别应用于控制领域，仿真结果表明可以取得较好的控制效果，且具有较强的鲁棒性，是一种理想的适合工业控制应用的模糊控制器。     

变压器油中故障气体的复合预测方法

为了提高对变压器故障的预测能力，提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法．此法是利用GM（1，1）模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势，通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数，将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入，从而完成预测结果的在线修正．该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测，结果验证了其有效性．     

共轨喷油器在车喷油量控制自学习方法

为了精确控制喷油器老化后的在车喷油量,分析了共轨喷油器老化试验前后的小油量喷射特性,提出了小油量自学习修正的方法。当发动机处于倒拖工况时,在不同的轨压下,通过主动小脉宽喷射测得特定缸角加速度与其他几缸角加速度平均值的比值,研究得到发动机小油量燃烧后角加速度变化规律,并据此设计喷油量控制自学习算法。实车试验与台架试验表明,在无需增加额外传感器的情况下,小油量自学习修正算法能精确控制老化喷油器的小油量,明显改善老化喷油器小油量喷射的一致性和稳定性,满足发动机在全寿命期间的性能要求。     

光电跟踪系统伺服控制算法研究

伺服控制直接决定了光电跟踪系统的性能,文章采用模糊神经网络控制算法,具有参数学习和结构学习功能,通过Matlab仿真对比发现无论是动态、静态性能还是鲁棒性方面都要优于传统的PID控制以及模糊控制,表现出很好的准确性和快速性,为光电跟踪系统伺服控制设计提供了一种可行的技术方案.     

基于UEGO传感器的空燃比自学习控制策略研究

从传统的开关型氧传感器和宽域氧传感器的物理特性和基本工作原理出发,提出了基于宽域氧传感器的电控增压稀燃CNG发动机的空燃比自学习算法策略,并将所编写的控制代码用于试验发动机上。台架标定试验表明,所设计的算法能够有效补偿发动机出现的磨损、疲劳、老化等状态,可提高实际空燃比的控制精度。     

用户出行费用综合更新自学习模型的研究

主要研究了用户出行费用的自学习与更新过程,将整个过程分解为费用估计、权重调整、经验费用学习3个部分,并据此提出用户出行费用综合更新自学习模型,将用户出行前的费用估计、出行后经验更新以及权重调整几个过程为一体,形成比较完整的路径费用学习演变过程。     

多媒体听力教学与自主学习管理策略

采用多媒体进行听力教学是现代教学的一种新模式。充分利用多媒体教室资源,发挥教师的指挥者角色,在实际操作中引导和激发学生的自主学习兴趣,从理论和实践两个角度探讨了如何采取有效的教学手段和模式,引导学生主动参与课堂学习,培养自主学习的能力,具有自主学习管理策略的意识,促进英语水平的全面提高,最终实现用英语进行交际的目的。     

铁路编组站阶段计划自动调整研究

铁路编组站作业复杂,异常情况多,而且编组站阶段计划在编制过程中根本不可能考虑所有的影响因素,所以计划在执行过程中会出现一些异常问题,这时就需要对计划实施调整,以提高计划的兑现率。据此,通过知识表达的形式建立了计划自身异常及计划问冲突的调整规则,设计了计划闻冲突的检测算法,并通过自学习算法不断完善调整规则集,提高计划调整效率,最终实现计划的自动调整。     

构建反思性学习模式,培养综合职业能力

近年来,综合职业能力的培养已成为高职院校关注的重要领域。公共英语教学涉及的学生多,影响大,是高职生综合职业能力培养的重要平台。本文旨在具体研究在公共英语听说自主学习课程中培养学生的反思性学习能力,并从自我计划、自我监控、自我评价和自我调整四个方面提出了英语自主学习课程中的反思性学习模式,从而更好的从自我管理能力、沟通能力、团队合作能力、组织协调能力、口头与书面表达能力、判断思维能力等方面培养高职生的综合职业能力。