可编程序控制器输入输出延迟误差的分析

从PLC工作原理、扫描周期、信号输入／输出模块电路的种类和程序设计等方面对其执行元件动作的误差进行了分析。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

几种误差信号非线性处理自适应算法的统一分析及比较

符号处理，双符号处理、幂2量化处理是三种典型的简化自适应最小均方算法相关乘法实现的方法。本文将三种简化方法加以统一处理，在输入为联合高斯随机过程听假设下，从理论上导出了算法性能的统一表达式。从分析结果可以看到，简化处理的影响体现在两个系数上，一般来说是随着自适应过程中变化的，恰当运用这两个系数，可以建立比较此类算法性能的简单方法。     

数控机床轨迹控制的运动分析

在数控机床的轨迹加工中,经常会遇到一些轨迹误差的故障。而分析问题时,往往将检查局限在机床的硬件方面,忽视了机床的运行方式和相关参数设定。论文通过分析数控机床轨迹控制的基本原理及参数设置,介绍了一个新的思路来解决相关的问题,改进加工方法。     

关于Sikkema—Bernstein多项式导数的迭代极限

本首先给出了Sikkema-Bernstein多项式的迭代极限及误差估计；然后构造一个整系数Sikkema-Bernstein型多项式，并给出了该多项式的导数逼近导函数是有界变差时的收敛阶估计式。     

一种鲸鱼优化算法改进的加权质心定位算法

针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。     

基于 ANFIS 的麦蚜种群模型的建立与分析

基于不同温度和大麦种群不同生长阶段（软组织、叶片发育阶段等）的麦蚜种群实验数据,首先利用自适应神经模糊推理系统（ ANFIS）,分别建立高斯型、三角型和梯型隶属度函数的麦蚜种群内禀增长率的T-S初始模糊模型。然后在误差允许范围内,应用ANFIS具体训练流程对相应初始模型进行修正,并通过误差选择与原始数据拟合程度最好的模型,最后利用数值模拟验证结论的正确性。     

论毛坯误差复映与控制

本文论述了毛坯误差复映的形成规律和定量分析方法，阐述了毛坯误差复映规律的应用，提出了减少毛坯误差复映的工艺措施。     

直线度误差的计算机处理方法

介绍了直线度误差的计算机处理法，给出了用C语言编的程序及一个实例。