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在实际工程中,将一个稳定周期系统驱动到另一个周期态去,必须用足够大的外力才能实现,这就要消耗足够大的能量。混沌反控制则可使系统处于混沌状态,然后获得混沌系统的吸引子具有无穷多的周期态,就可用极小的代价来实现混沌控制,从而达到所需要的稳定周期态。这样,不仅不必回避系统出现的混沌运动,而且在可能条件下人为地将系统首先引导到混沌状态下,然后对这种混沌系统施加某种混沌控制方法,使系统在无穷多规则态的态库中进行自由选择和自由转换,实现目标轨道的灵活选择,这正是混沌控制较其他控制最为显著的优点之一。 相似文献
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本工作首先通过增加外腔反馈式半导体激光器的激光反馈时间,使系统达到混沌化,然后采用滑模变结构控制方法实现了这种激光器的混沌控制所需的周期态。这种将混沌反控制与混沌控制相结合的方法具有明显的优点,可使系统既能很快地获得稳定的输出激光,又能根据工程需要实现激光输出功率强度的灵活调整,提高了能量转换效率。理论分析和数值计算结果表明,控制结果具有很强的稳定性和鲁棒性,这对改善实际激光系统稳态输出特性,有较好的参考价值。 相似文献
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TCPs/AQMs算法在多种环境下的组合研究已十分广泛,但主要采用TCP Reno与各种AQMs算法在低带宽下的组合。利用显示反馈的思想,提出一种以H-TCP/BLUE为基础模型的高带宽拥塞控制算法,称为H-TCP*/BLUE*。仿真结果表明,新的组合算法比基础算法提高了带宽利用率、RTT公平性和友好性。 相似文献
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研究了用系统变量组成控制函数实现混沌控制的方法,以Lorenz系统为例给出了理论分析和数值模拟结果。数值计算和理论分析表明:当控制强度的绝对值超过控制阈值后,系统中至少有一个不稳定平衡点转化为渐近稳定的平衡点,从而使混沌运动转化并最终精确地维持在系统的平衡状态。 相似文献
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在经典卷积神经网络模型(Convolution Neural Network,CNN)——LeNet-5的基础上,针对经典模型无法有效进行单细胞图像分类、Faraki M,Nosaka R等人的分类方法需要复杂的特征提取,并且普遍只针对完整单细胞图像,并未考虑图像残缺时的分类等问题,提出了基于同层多尺度核CNN进行单细胞图像分类的方法,使用ICPR2012 HEp-2数据集进行计算机仿真实验测试;仿真实验测试结果表明,同层多尺度核CNN模型具有较高的分类正确率,鲁棒性更好,对于旋转、残缺、对比度亮度变化的单细胞图像仍然能够进行有效分类。 相似文献