文章-世纪中文出版社

夏水生《神经科学研究》 2022年5期

摘要:

随着各类智能控制方法的日趋成熟，不同控制系统的控制性能得到了不同程度的提高。对于强非线性、强耦合的系统，传统控制方法很难对其实现准确控制，因为这类系统很难建立精确的数学模型，在进行控制之前也很难获得大量实验数据。本文介绍了一种利用神经网络优化参数的迭代学习控制方法，分析其如何实现控制系统的完全跟踪以及如何提高控制性能。其中，单独的迭代学习控制因固定的学习律参数不能动态调节使系统的收敛速度减慢，于是本文结合神经网络的内容，介绍如何通过神经网络对控制器参数进行优化，同时使系统收敛速度与控制精度得到提高。

神经网络自适应控制及其发展应用分析下载：522 浏览：5263

陈鹏霖朱超胡斌高星郭江宇《神经科学研究》 2021年5期

摘要:

伴随着现代科学技术的发展，各行各业中也开始逐渐运用先进技术，基于神经网络自适应控制技术开发的控制系统呈现出了新兴科技产业的蓬勃朝气。神经网络自适应控制及其发展应用是非常值得研究的课题，本文首先对神经网络自适应控制相关进行了简单概述，其次对神经网络自适应控制的发展优势进行了分析，最后针对神经网络自适应控制的应用进行了研究。

软件定义网络在大规模分布式系统中的部署与性能优化下载：146 浏览：1402

杜守印《软件工程研究》 2023年11期

摘要:

本论文探讨了软件定义网络（SDN）在大规模分布式系统中的部署与性能优化问题。SDN技术通过将网络控制与数据转发相分离，提供了对网络的灵活性和可编程性。在大规模分布式系统中，SDN的部署和性能优化面临着挑战，包括高负载、网络拓扑复杂性和数据中心间通信等问题。本文研究了不同的部署策略和优化方法，以提高SDN在大规模分布式系统中的性能。实验结果表明，通过合理选择部署策略和优化算法，可以显著改善SDN的性能，并提高整体系统的吞吐量和响应时间。

嵌入式系统的数据交互软件设计下载：153 浏览：2467

杜守印《软件工程研究》 2023年11期

摘要:

本论文探讨了软件定义网络（SDN）在大规模分布式系统中的部署与性能优化问题。SDN技术通过将网络控制与数据转发相分离，提供了对网络的灵活性和可编程性。在大规模分布式系统中，SDN的部署和性能优化面临着挑战，包括高负载、网络拓扑复杂性和数据中心间通信等问题。本文研究了不同的部署策略和优化方法，以提高SDN在大规模分布式系统中的性能。实验结果表明，通过合理选择部署策略和优化算法，可以显著改善SDN的性能，并提高整体系统的吞吐量和响应时间。

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