Min-max 模糊 Hopfield 网络的一个基于容错性的学习算法

在一定的条件下证明了Min－max模糊Hopfield网络吸引子的吸引域随着连接权矩阵的减小而增大，在此基础上，设计了一个基于容错性的学习算法。在一定的意义下，用该学习算法得到的矩阵最小，从而此时系统具有最优容错性。最后用实例验证了结论。     

基于网格的分布式仿真系统容错机制

针对分布式仿真的需求,在网格的基础上构建了通用的分布式仿真容错系统。该系统由三部分组成:仿真资源状态监控模块、数据保存模块及错误恢复模块。其中仿真资源状态监控基于网格的MDS实现;数据保存(包括进程空间、进程间交互关系的保存)及错误恢复基于检查点机制在用户空间实现。就所增加的容错机制跟仿真系统原有功能模块的关系进行了分析。最后,基于网格及上述容错模块设计并实现了一个C/S模式的容错代理,用来实现仿真系统的自动容错。     

基于解析冗余的容错控制--控制率重构研究

研究了基于解析冗余的容错控制--控制率重构方法,分析了控制系统中传感器出现故障时其输出信息重构的问题,并针对核反应堆控制系统进行了仿真试验.由试验结果看出,传感器输出信息重构方法是正确的.     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果，提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。