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自适应向量遗忘因子辨识算法
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自动化学报 1994年 第3期20卷 292-299页
作者： 徐嗣鑫 陈里得 东南大学自动化研究所 能源部南京自动化研究所
基于时变遗忘因子、参数变化检测、向量遗忘因子思想，提出了一种新的自适应向量遗忘因子辨识算法．它不仅能象Ｆｏｒｔｅｓｃｕｅ方法那样可以控制参数估计中参数变化总的信息，而且能控制此信息如何分配到各个参数中去。还给出了该算... 详细信息
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基于模糊推理的自校正控制器现状及展望
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信息与控制 1992年 第5期21卷 283-287页
作者： 徐嗣鑫 黄东 东南大学自动化研究所 南京210018
本文综述了基于模糊推理的自校正控制器现状,并探讨了模糊控制若干研究课题。
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基于模糊神经网络的系统辨识
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控制与决策 1997年 第4期12卷 377-380页
作者： 达飞鹏 徐嗣鑫 东南大学自动化研究所 南京210096
基于模糊神经网络研究系统辨识问题,提出一种具体的模糊神经网络结构和相应算法,设计了开环系统和闭环系统辨识的结构。针对多个不同的对象进行仿真研究,结果表明用模糊神经网络建模较之传统建模方法能力强。
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基于模糊预测的间歇PID控制器
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信息与控制 1997年 第5期26卷 327-331,339页
作者： 徐嗣鑫 李奇 何炬 东南大学自动化研究所
将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器．根据对被调量未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地选择间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有大纯时滞对象控制系统的动态品质．
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RBF网的动态设计方法
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控制理论与应用 2002年 第5期19卷 673-680页
作者： 魏海坤 丁维明 宋文忠 徐嗣鑫 东南大学自动化研究所 南京210096 东南大学热能工程研究所 南京210096
提出一种RBF网的动态设计算法 (DYNRBF方法 ) ,该算法有效地融合了ROLS算法和RAN网络的优点 ,不仅能动态调节RBF网的隐节点数 ,还能使网络的数据中心自适应变化 .该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力 ,当训练样本集变化时也具有... 详细信息
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一类非平稳噪声扰动下的时变系统辨识
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信息与控制 1992年 第6期21卷 369-373页
作者： 徐嗣鑫 许小电 东南大学自动化所 南京210018 南京自动化研究所 210003
本文论述了一类非平稳噪声扰动下时变系统的参数估计问题,提出了既适用于噪声均值慢漂移,又适用于噪声均值突变时的参数估计方法,最后由仿真例子验证了所提出方法的有效性。
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前向神经网络的一种快速学习方法及其应用
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控制与决策 1993年 第4期8卷 284-288,294页
作者： 徐嗣鑫 戴友元 东南大学自动化研究所 南京210018 湖北省十堰大学二系
本文提出了前向神经网络的分段学习算法,该算法结合自适应BP算法与 Newton 算法,从而使它既有快速收敛的特点,又克服了原算法的缺点。最后,本文将分段学习算法用于非线性自适应跟踪控制,取得了满意的效果。
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纸厂定量/水分的智能控制研究(英文)
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控制理论与应用 1999年 第3期16卷 147-149页
作者： 达飞鹏 徐嗣鑫 宋文忠 东南大学自动化所
造纸生产过程中的定量／水分控制十分复杂，存在着大时延的问题．本文提出了三个智能控制算法用以解决大时延的问题．我们在实际中运用这些算法取得了较好的控制效果．应用和仿真结果说明了算法的有效性．
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电厂燃煤管理信息系统开发方法
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计算机工程 2002年 第3期28卷 204-206页
作者： 王二林 徐嗣鑫 东南大学自动化所 南京210096
比较了两层和层结构应用系统的优缺点,讨论了开发层结构应用系统的方法,并将该方法在燃煤管理信息系统中进行了具体实33现,证明了该方法的可行性。
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闭环系统辨识的辅助变量法
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东南大学学报（自然科学版） 1990年 第6期20卷 64-70页
作者： 徐嗣鑫 黄东 苏义鑫 东南大学自动化研究所 武汉工学院
Stoica 和 Sderstrm 曾提出了最优辅助变量法,但它着重在开环线性系统的辨识.本文把该方法推广到闭环系统,也可得到无偏一致性估计.最后由仿真结果指出,该算法可得到参数的渐近有效估计.
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