赵建丛
- 作品数：15 被引量：40H指数：4
- 供职机构：河北农业大学更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金国家部委预研基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术农业科学机械工程更多>>
- 一类非线性系统的自适应神经跟踪控制被引量：3
- 2000年
- 针对一类未知非线性动态系统 ,提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的 ,避免了递归训练过程 ;一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此 ,该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于 0。
- 牛玉刚赵建丛杨成梧
- 关键词：非线性系统自适应控制神经网络
- 关于小样本不重复抽样总体频率的一种估计方法
- 1997年
- 利用超几何分布给出了小样本不重复抽样情况下，总体频率的一种估计方法，解决了林果试验研究工作中，利用小样本不重复抽样结果估计总体频率的问题。
- 赵建丛牛玉刚
- 关键词：超几何分布抽样估计
- 回归分析试验设计方法研究被引量：4
- 1999年
- 回归分析是研究一个随机变量Ｙ和一组自变量（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）间回归关系的统计方法。在实际科研工作中，为了根据试验数据求得响应水平Ｙ的回归方程，首先，应根据某种原则选择自变量；其次，关于Ｙ和Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ间的关系提出一种模型假设；最后对假设模...
- 赵建丛孙树中
- 关键词：林业工作
- 关于利用伪变量对多点试验进行回归分析的改进
- 1999年
- 针对文［１］仅考虑了各点回归方程间常数项可能不同，而忽略了其它回归系数也可能不同的情况，本文对伪变量形式进行了修正，通过引入伪变量的相互作用项，使得到的回归模型更合理，可靠性更高．
- 赵建丛牛玉刚
- 关键词：多点试验
- 一种新型神经网络控制器的研究被引量：4
- 2000年
- 提出了一种新型神经网络控制器 ,其控制机理与PID控制相类似 ,但解决了常规PID控制存在的快速性与超调量的矛盾。给出了该神经网络控制器的自适应学习算法 ,分析讨论了控制系统的稳定性。仿真实验表明 ,这种新型神经网络控制器构成的自适应控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。
- 牛玉刚赵建丛杨成梧
- 关键词：系统稳定性自适应学习算法控制器神经网络
- 正定矩阵半群被引量：1
- 2003年
- 以Pn(R)表示所有n×n实正定矩阵的集合 ,用Pn(A)表示使得AB+BA正定的n×n实矩阵B的全体 .对正定矩阵A证明了Pn(A)是Pn(R)的子半群 。
- 林鹄赵建丛
- 关键词：半群同构映射正定矩阵特征多项式交换半群
- 非定常线性双曲方程的差分——间断Galerkin方法的精度估计被引量：1
- 1999年
- 本文对非定常线性双曲方程的差分间断———Ｇａｌｅｒｋｉｎ 格式进行了误差分析，作了收敛阶估计，得到了Ｌ∞（０ ，Ｔ；Ｈｒ＋ １（Ω）） 模的次最优估计。
- 赵建丛康彤
- 基于多步预测的PID型神经网络控制被引量：6
- 2000年
- 提出了一种基于多步预测的PID型神经网络控制方案 ,其控制机理类似于位置递推式PID控制 ,但所产生的控制量是误差信号的比例、积分和微分量的一种非线性组合 ,可以有效地克服常规PID控制存在的快速性和超调的矛盾。通过利用多步预测误差对PID型神经网络控制器进行训练 ,可以弥补单步预测存在的控制信号波动较大的缺陷。仿真实验表明 ,基于多步预测的PID型神经网络控制系统能有效抑制随机干扰 ,具有较强的适应性和鲁棒性。
- 牛玉刚杨成梧赵建丛
- 关键词：神经网络鲁棒性PID调节器
- 不确定机械手的自适应神经滑模控制被引量：16
- 2000年
- 针对不确定机械手的跟踪控制 ,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制器。该控制方案利用一个 Radial basis function神经网络逼近系统非线性不确定性 ,然后 ,通过一个滑模控制项消除网络逼近误差和外部干扰的影响 。
- 牛玉刚赵建丛杨成梧
- 关键词：机械手不确定性神经网络自适应控制滑模控制
- 多指标分层抽样调查中样本层权的确定被引量：3
- 1998年
- 多指标分层抽样调查中样本层权的确定赵建丛牛玉刚（河北农业大学，保定０７１０００关键词多指标分层抽样；样本层权；加权平均法中图分类号Ｓ７１１ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮＯＦＳＡＭＰＬＥＬＡＹＥＲ＇ＳＷＥＩＧＨＴＳＩＮＭＵＬＴＩ－ＩＮＤＥＸＬＡＹＥＲＥＤＳ...
- 赵建丛牛玉刚
- 关键词：分层抽样
