简介：最近二十年来科学家深入研究了与复杂网络相关的各种问题,在网络结构与同步、博弈、传播等动力学的相互作用方面取得了巨大的研究进展。目前人们已经对网络上动力系统的同步问题有了深入的了解,但网络结构特别是网络的平均距离、度分布的异质性等对同步能力影响的定量关系还不清楚。本文以规则的Moore格子为网络模型,细致分析网络的平均距离和距离分布的异质性与网络同步能力之间的精确关系,研究结果表明网络的平均距离越小、距离分布的越均匀,网络的同步能力越强;进一步,发现网络的平均距离和网络的度分布异质性与描述网络同步能力的拉普拉斯矩阵特征值比和非零最小特征值之间基本满足幂率关系。我们还从数值上给出了这两个因素与网络的拉普拉斯矩阵特征值比之间的关系。我们的工作进一步明确了网络的距离与同步能力之间的精确关系,加深了人们对网络结构与同步能力之间关系的认识。

简介：提出了一种基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机DTC控制方案。该方案是在直接转矩控制系统的基础上,在模糊控制器前端加入了RBF神经网络模块,在对转矩误差、定子磁链误差和磁链角度进行映射前,对其进行数据处理获得合理的模糊分级,并作为模糊控制器的输入以便选择合理的电压空间矢量。RBF神经网络模块的加入使得系统具有更好的鲁棒性,仿真结果表明,基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机DTC控制系统具有较好的动、静态性能,能够实现快速响应。

简介：给出了一种利用BP神经网络从中子活化测量数据中直接求解1MeV等效中子注量的新方法。该方法选用了含两层隐藏层的BP神经网络,并围绕先验谱建立输入输出集合,对网络进行训练、检验和测试,最终形成含20个BP神经网络的网络群。该BP神经网络群可实现在输入测量活化率数据后,直接输出相应的1MeV等效中子注量。利用该方法求解了西安脉冲堆大空间中子辐照实验平台内的1MeV等效中子注量。与实测中子能谱计算的1MeV等效中子注量结果对比,二者偏差小于6.6%。