基于神经网络的知识选择

知识选择（KS）是一种全新的方法，其过程由三个滤波器实现：（1）辨识过程，即根据查询的组合属性选择知识项。（2）自适应过程，即为滤波而使用相关的背景适应知识。（3）预测过程，即提前几步预测未来的查询。本文提出了用神经网络求解KS问题的方法以及KS在计算机安全领域的应用方法。     

基础科学

一类具有极点约束的不确定采样系统鲁棒H∞状态反馈控制，挤压铸造对ZA27合金组织及性能的影响，船舶航向的神经网络二阶导数我步预测模糊自适应控制，杜仲叶中抗氧化活性成分的提取，基于MDO方法的卫星集成设计系统分析与实现。[编者按]     

一类改进的自适应蚁群算法

从系统学的角度分析了蚁群算法的分布武计算、自组织和正反馈等的系统特征．给出了改进的蚁群算法详细分析和分类,通过TSP问题应用TSP-Ei151在MATLAB7．6中进行了仿真实验．实验结果证明改进的算法在迭代次数、牧敛性和全局性上优于基本蚁群算法．     

自适应学习系统述评及其优化机制研究

一些网络学习系统如Blackboard、Moodle、SaKai等提供给学习者都是千篇一律的学习资源,不能根据用户特性动态适应地呈现个性化学习内容。因此,构建自适应学习系统是解决学生需求的个性化与教学资源的静态化的有效方案。本文对国内外一些常见的自适应学习系统进行了研究分析,总结出其特点和不足,设计与实现一个面向服务的自适应学习系统,分别在系统参考模型设计、用户模型和领域模型构建、个性化学习资源推送策略、多元化学习资源建设以及系统依据学习风格模型适应性呈现学习活动序列和学习资源等方面做了大量的优化研究。     

小齿轮自调位装置设计研究综述

小齿轮自调位装置是小齿轮可绕自身中心在一定范围内沿球面转动,以适应大齿轮位置变化的一种新型自适应装置。此装置可以解决由于制造或安装误差引起的末级大小齿轮轴线不平行进而导致啮合不良的问题。本文阐述了小齿轮自调位装置的设计方法,从方式的选取,到结构型式的选取,最后针对最优的一种结构型式设计了三种方案,并进行分析比较,确定最优一种设计方案。     

基于片段式资源协作构建的自适应移动学习系统设计

随着网络技术和通讯技术的迅速发展．移动学习已成为世界范围内教育研究热点．但目前移动学习使用者涉及面仍然比较窄、成熟应用系统比较少、移动学习模式应用持久性较低。本文从国内外研究现状、基于任务模型的移动学习系统框架设计理论、系统构架、系统关键技术等几个方面阐述了基于片段式资源协作构建的自适应移动学习系统设计。     

基于LPV近空间飞行器的快速故障估计

针对临近空间飞行器的纵向飞行的非线性模型,首先利用线性变参数系统的思想对高超声速飞行器模型进行线性化;其次,考虑在执行器故障发生的情况下,基于LPV建立NSV线乘性故障模型,进而引入一种快速自适应故障估计的算法,并与传统的自适应估计算法相比较,最后仿真验证快速故障估计算法能够大大减少故障估计的时间和提高估计的精度.     

基于PLC的矿井提升机模糊自适应PID控制策略研究与仿真

在针对矿井提升机的PLC控制系统中,采用传统PID控制虽能达到相应的控制要求,但因其控制的响应时间长、控制精度低、稳定性差等缺陷,不能广泛应用于有高精度要求的控制系统中。本文将模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。MATLAB/SIMULIK下的仿真结果表明该方法的控制效果优于常规的PID控制,并能消除模糊控制稳态误差较大、控制精度低等缺点。     

基于Matlab的模糊自整定PID控制器设计

本文通过将模糊控制和PID控制结合起来,应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定,实现PID参数的最佳调整,设计出了参数模糊自整定PID控制器,并进行了Matlab/Simulink仿真,研究的PID控制器参数的自动整定技术适应了复杂工况高指标的控制要求。     

Some Research Results Achieved by CAS Scientists in 2010——PHG： A Toolbox for Developing Parallel Adaptive Finite Element Programs

In this section, we introduce some outstanding research achievements made by CAS scientists in 2010, as listed in the Chinese version of Science Development Report published in March 2011.