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在状态空间描述下,定义了混合H2/H∞控制的完整信息、完整控制、干扰顺馈、输出估计这4种典型情况.在二次稳定意义上,讨论了混合H2/H∞的性能指标,及这4种典型情况的混合H2/H∞线性反馈控制器设计,给出了充分必要条件.在典型情况分析的基础上,研究一般意义上的混合H2/H∞反馈控制器设计.H2和H∞的干扰输入阵及性能评价函数各不相同时的混合H2/H∞反馈控制器,与H2和H∞控制器设计相似,归结为解两个Riccati方程.但这两个Riccati方程含有参数,最优解要通过搜索这两个参数得到.结果包含了单纯的H2和H∞设计,可看作是H2,H∞和混合H2/H∞的统一设计方法.最后通过一个简单的例子,说明了控制器设计方法的可行性. 相似文献
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研究了混合H2/H∞参数辨识问题.将混合H2/H∞估计方法应用到系统参数辨识中,给出了混合H2/H∞参数辨识算法.所得的算法不仅能满足规定的鲁棒性能,且为最小二乘(LS)参数估计误差判据提供了一个最优上界.结果表明:提高辨识的鲁棒性,需要牺牲辨识的精度作为代价.最后,仿真结果也验证了该方法的有效性. 相似文献
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模态K4、D4系统的归结推理 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将P.Enjalbert和L.FarinasdelCerro提出的模态归结推理方法推广到命题模态逻辑K4和D4系统,建立了K4逻辑的归结推理RK4;D4逻辑的归结推理R D4,分别证明了RK4和RD4关于K相似文献
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研究了MIMO(多输入多输出)离散时间系统的混合l1/H2优化问题,该问题可描述为最优化一个传递函数矩阵的l1范数同时保证另一个传递函数矩阵的H2范数满足预定的指标.研究了最优目标函数值关于H2范数指标的连续性.证明了MIMO系统混合l1/H2控制问题最优解的存在性.由于基于标定-Q(scaled-Q)方法求解MIMO混合l1/H2问题,避免了进行零点插值运算的困难.通过求解有限维非线性规划问题可得到最优目标值的收敛的上下界. 相似文献
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时空预测任务在污染治理、交通、能源、气象等领域应用广泛. PM2.5浓度预测作为典型的时空预测任务, 需要对空气质量数据中的时空依赖关系进行分析和利用. 现有时空图神经网络(ST-GNNs)研究所使用的邻接矩阵使用启发式规则预定义, 无法准确表示站点之间的真实关系. 本文提出了一种自适应分层图卷积神经网络(AHGCNN)用于PM2.5预测. 首先, 引入了一种分层映射图卷积架构, 在不同层级上使用不同的自学习邻接矩阵, 以有效挖掘不同站点之间独特的时空依赖. 其次, 以基于注意力的聚合机制连接上下层邻接矩阵, 加速收敛过程. 最后, 将隐藏的空间状态与门控循环单元相结合, 形成一个统一的预测架构, 同时捕捉多层次的空间依赖关系和时间依赖关系, 提供最终的预测结果. 实验中, 我们与7种主流预测模型进行对比, 结果表明该模型可以有效获取空气监测站点之间的时空依赖, 提高预测精确度. 相似文献
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多通道网络化系统中每个通道存在不尽相同的网络不确定性因素, 使得H2/H∞ 滤波更加困难. 对此, 提出一种受多通道通信约束的网络化系统滤波方法. 首先, 基于最大数据包错序思想解决了传感器到滤波器之间的复杂多通道通信约束的问题; 然后, 建立了更加普适的融合多通道通信约束的滤波误差动态系统模型, 证明了在已知最长网络延时和最大连续丢包数情况下, 所设计的滤波器可使系统随机稳定且满足??2/??∞ 性能指标. 仿真结果表明该方法可行且有效.
相似文献11.
目前多数PM2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测, 并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性, 这会导致预测存在一定的片面性. 本文利用KNN算法选择目标站点所在区域中与其相关的空间因素, 并结合LSTM模型, 提出基于时空特征的KNN-LSTM的PM2.5浓度预测模型. 以哈尔滨市10个空气质量监测站的污染物数据进行仿真实验, 并将KNN-LSTM模型与其他预测模型进行对比, 结果显示: 模型相较于BP神经网络模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了19.25%、13.23%; 相较于LSTM模型MAE、RMSE分别降低了4.29%、6.99%. 表明本文所提KNN-LSTM模型能有效提高LSTM模型的预测精度. 相似文献
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A semi-empirical model is developed to predict the hourly concentration of ground-level fine particulate matter (PM2.5) coincident to satellite overpass, at a regional scale. The model corrects the aerosol optical depth (AOD) data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) by the assimilated parameters characterizing the boundary layer and further adjusts the corrected value according to meteorological conditions near the ground. The model was built and validated using the data collected for southern Ontario, Canada for 2004. Overall, the model is able to explain 65% of the variability in ground-level PM2.5 concentration. The model-predicted values of PM2.5 mass concentration are highly correlated with the actual observations. The root-mean-square error of the model is 6.1 µg/m³. The incorporation of ground-level temperature and relative humidity is found to be significant in improving the model predictability. The coarse resolution of the assimilated meteorological fields limits their value in the AOD correction. Although MODIS AOD data is acquired on a daily basis and the valid data coverage can sometimes be very limited due to unfavourable weather conditions, the model provides a cost-effective approach for obtaining supplemental PM2.5 concentration information in addition to the ground-based monitoring station measurement. 相似文献
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Pure and Sm2O3-doped SnO2 are prepared through a sol–gel method and characterized by X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM). The sensor based on 6 wt% Sm2O3-doped SnO2 displays superior response at an operating temperature of 180 °C, and the response magnitude to 1000 ppm C2H2 can reach 63.8, which is 16.8 times larger than that of pure SnO2. This sensor also shows high sensitivity under various humidity conditions. These results make our product be a good candidate in fabricating C2H2 sensors. 相似文献
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Yongping PuAuthor VitaeHaidong WuAuthor Vitae Jifeng WeiAuthor Vitae 《Sensors and actuators. A, Physical》2012,173(1):158-162
Nb2O5-doped (1 − x)Ba0.96Ca0.04TiO3-xBiYO3 (where x = 0.01, 0.02, 0.03 and 0.04) lead-free PTC thermistor ceramics were prepared by a conventional solid state reaction method. X-ray diffraction, scanning electron microscope, Agilent E4980A and resistivity-temperature measurement instrument, were used to characteristic the lattice distortion, microstructure, temperature dependence of permittivity and resitivity-temperature dependence. It was revealed that the tetragonality c/a of the perovskite lattice, the microstructure and the Curie temperature changed with the BiYO3 content. In order to decrease the room temperature resistivity, the effect of Nb2O5 on the room temperature resistivity was also studied, and its optimal doping content was finally chosen as 0.2 mol%. The 0.97Ba0.96Ca0.04TiO3-0.03BiYO3-0.002Nb2O5 thermistor ceramic exhibited a low ρRT of 3.98 × 103 Ω cm, a typical PTCR effect of ρmax/ρmin > 103 and a Tc of 153 °C. 相似文献
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学生成绩的预测与分析旨在实现对学生的个性化指导,提升学生成绩及教师的教学成果.学生成绩受家庭环境、学习条件以及个人表现等多种因素的影响.传统的成绩预测方法往往忽视了不同因素对同一学生成绩的影响程度不同,而且不同学生受同一因素的影响程度也不同,所构建的模型无法实现对学生的个性化分析与指导.因此提出一种基于双路注意力机制的学生成绩预测模型(two-way attention, TWA),该方法不仅有区别地对待了这些因素对成绩的影响程度,而且考虑到了学生的个体差异性.该方法通过两次注意力计算分别得到各属性特征在第1阶段成绩和第2阶段成绩上的注意力得分,并考虑了多种特征融合方式,最后基于融合后的特征对期末成绩进行更好地预测.分别在2个公开数据集上对模型进行了验证,并根据各属性特征在期末成绩上的概率分布对预测结果进行可视化分析.结果显示,所构建模型能够更准确地预测出学生成绩,并且具有良好的可解释性. 相似文献
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基于对整个生产流程的管控,使硫铁矿生产硫酸尾气的SO2浓度达标排放,提出运用GA-ELM对制酸尾气SO2浓度进行建模预测.在硫铁矿制酸的生产过程中采集对尾气SO2浓度影响较大的关键点参数,运用GA-ELM神经网络对烟气制酸尾气SO2浓度进行预测.该方法在某厂实际检验,其预测结果与实际数据吻合度较高,对于调整和优化工艺指标和尾气达标排放起到很好的指导作用. 相似文献
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风电是近年来发展迅速的绿色能源,因此对短期风电功率的预测就显得尤为重要.提出了基于高斯过程(Gaussian Processes,GP)的概率预测方法,详细说明了该方法的短期风电功率概率预测原理并建立了数学模型.为了使短期风电功率概率预测精度有一个良好的对比性分析,将基于不同的单一协方差函数以及组合协方差函数的GP方法用于预测中,以国外某风电场2006年6月份的历史风电功率实测数据进行算例实例分析,并与SVM方法在同等条件下进行比较.实验结果表明,GP方法均可以给出较好的预测效果,优于SVM的预测结果,且能给出预测输出的置信水平.若考虑具有自动相关确定(Automatic Relevance Determination,ARD)协方差函数或具有ARD特性的组合协方差函数时,GP方法的预测效果最好. 相似文献
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针对视频预测中空间结构信息细节和时序运动依赖关系难以准确预测的问题,受人类视觉过程的启发,提出一种基于差分注意力机制的时空小波分析视频预测算法.首先利用时空小波分析模块对视频内容进行多频分解,增强模型对于高频细节信息以及过程性运动的理解能力;然后利用差分注意力机制指导模型更高效、合理地分配注意力资源,提升对瞬时运动特征... 相似文献
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Yu-Jin ChenAuthor Vitae Gang XiaoAuthor VitaeTie-Shi WangAuthor Vitae Fan ZhangAuthor VitaeYang MaAuthor Vitae Peng GaoAuthor VitaeEndi ZhangAuthor Vitae Zhi XuAuthor VitaeQiu-hong LiAuthor Vitae 《Sensors and actuators. B, Chemical》2011,156(2):867-874
Crystalline CeO2/TiO2 core/shell nanorods were fabricated by a hydrothermal method and a subsequent annealing process under the hydrogen and air atmosphere. The thickness of the outer shell composed of crystal TiO2 nanoparticles can be tuned in the range of 5-11 nm. The crystal core/shell nanorods exhibited enhanced gas-sensing properties to ethanol vapor in terms of sensor response and selectivity. The calculated sensor response based on the change of the heterojunction barrier formed at the interface between CeO2 and TiO2 is agreed with the experimental results, and thus the change of the heterojunction barrier at different gas atmosphere can be used to explain the enhanced ethanol sensing properties. 相似文献