EA棒球2001

根据市场调研公司NPD Group与PC Data的调查结果，EA Sports品牌下的《棒球》是1998年棒球类游戏市场排名第一的游戏软件，今年，《棒球2001》又卷士重来，刮起了新的旋风。     

谁跑第二棒

厂商对某一领域市场的“侵占”分为 几个部分—初期培养、中期收获以及后期的推陈出新。如果把这一过程比喻成一场４×１００接力赛的话，跑第一棒显然就是厂商对市场的培育过程。一般来说，有了良好的开始意味着成功的一半，但是对于严酷竞争的市场来说，要想总保持领先地位，就需要不断创新理念、成熟产品，以及对市场进行成功的运做。 多功能市场从前年开始起步，到去年的蓬勃发展，直至今年势头丝毫未减。面对快速发展壮大的市场，越来越多的厂商步入多功能领域，或者单独培养属于自己的用户群，或者与众多厂商一起做大多功能一体市场的…     

孩子捡小棒后

我来到女儿所在的一（5）班，班上正上课。老师正指导学生用小棒摆数字，孩子们在兴头上，没有发现窗户外面的我。我心中一惊，因为女儿今天没有跟我要钱买小棒，她哪来的小棒啊？我怀疑地向女儿望去，却见她正在桌面上摆着小棒，奇怪呀!难道是……     

毕业论文我最棒 上

进入四月，大部分应届毕业生都开始写毕业论文了。作为大学生涯的最后一次考验，毕业论文对每个大学生而言都具有特殊的意义。然而，很多同学虽然花了不少时间去写论文，结果却并不理想。为了给大学生涯画上一个完美的句号，我们特别为大家组织两期连载，分别介绍毕业论文的“写”与“读”，首先来看看如何书写流畅的论文。     

8GB存储卡选购指南PSP原棒、组棒应该这样选

在没有“山寨”一词之前，玩家用“组”或“水”来这样描述：一个亲生，一个是后养：一个价高，一个价低：一个高效，一个稍逊……这就是大家常说PSP行棒与组棒的最直观区别。尽管如今PSP3000仍等待破解的曙光，而PSP2000的价格有居高不下，     

文本框转图片效果棒

同事想用Word 2010制作一张宣传画，想通过文本框的形式来加强视觉效果。可文本框编辑完成后，文字怎么也无法随文本框旋转，效果十分不理想。经过摸索、验证，我将文本框先转换成图片再进行旋转，这样编辑出的宣传画效果更具吸引力。     

具有鲁棒调节性能的H-鲁棒次优控制系统设计

本文研究的问题如下，对于具有构造型不确定性的被控对象，设计一动态反馈控制器，使得闭环系统满足Ｈ∞鲁棒次优性能要求。同时，对于满足给定微分方程的参考输入信号，具有鲁棒调节性能。研究结果表明，通过解一适当的Ｈ∞标准设计问题可以得到理想的控制器。基于黎卡提不等式的正定解，给出了控制器的具体设计方法。最后，还给出了该设计方法在二自由度机械手上应用的实验结果。     

机器人鲁棒自适应分散控制

本文提出一种新颖的鲁棒自适应分散控制策略，用于不确定性机器人的轨迹跟踪．该控制器结构非常简单，由一个线性ＰＤ反馈＋补偿不确定动力学的非线性自适应反馈构成，能够有效的克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响，而唯一需要了解的只是各关节输出的位置及速度状态，最后保证全局的渐近稳定．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

最棒的Hip-hop设计

设计师，艺术总监和Hip-hop唱片封面制作者Guy Featherstone，选择了一张城市音乐经典作为他最喜欢的设计作品。     

鲁棒逆奈奎斯特方法中鲁棒Gershgorin带的近似估计

针对多输入多输出线性系统的鲁棒逆奈奎斯特阵列分析，提出一种保守性较小的鲁棒Gershgorin带近似估计方法．首先给出一个保守性较小的鲁棒对角优势性引理，基于此引理，对具有参数不确定性的传递函数矩阵，推导了鲁棒Gershgorin带的近似估计方法，降低了估计结果的保守性．最后给出了仿真验证．     

二级倒立摆的鲁棒建模及其鲁棒H∞最优控制

针对倒立摆系统本身存在的大量不确定性因素，建立其不确定数学模型。苦于最优控制的思想，针对二级倒立摆的参数摄动及干扰，设计了鲁棒H∞最优控制器，并在二级倒立摆实验装置上进行控制。实验结果表明；用鲁棒H∞最优控制器的二级倒立摆系统，具有很强的鲁棒稳定性和抗干扰性。     

鲁棒辨识问题评述

本文综述了一类新的辨识问题－鲁棒辨识问题的研究进展，首先介绍了鲁棒辨识问题产生的背景，然后对各种不同的辨识方法进行了评述，并指出了各自的特点，最后总结了今后的研究方向。     

鲁棒H-状态反馈控制

本文对结构参数不确定线性定常多变量系统的鲁棒Ｈ∞状态反馈设计问题进行了研究，给出了系统鲁棒稳定和干扰衰减的条件，及相应的鲁棒Ｈ∞状态反馈设计方法，并用这种方法设计了一个倒立摆平衡控制器。仿真结果表明，与ＬＱ设计方法相比，按本文所提出的设计方法得到的控制器具有鲁棒稳定能力强、闭环动态性能良好等优点。     

迭代修正鲁棒极限学习机

极限学习机（ELM）的许多变体都致力于提高ELM对异常点的鲁棒性，而传统的鲁棒极限学习机（RELM）对异常点非常敏感，如何处理数据中的过多极端异常点变成构建RELM模型的棘手问题。对于残差较大的异常点，采用有界损失函数消除异常点对模型的污染；为了解决异常点过多的问题，采用迭代修正技术修改数据以降低由异常点过多带来的影响。结合这两种方法，提出迭代修正鲁棒极限学习机（IMRELM）。IMRELM通过迭代的方式求解，在每次的迭代中，通过对样本重加权减小异常点的影响，在不断修正的过程中避免算法出现欠拟合。在具有不同异常点水平的人工数据集和真实数据集上对比了IMRELM、ELM、加权极限学习机（WELM）、迭代重加权极限学习机（IRWELM）和迭代重加权正则化极限学习机（IRRELM）。在异常点占比为80%的人工数据集上，IRRELM的均方误差（MSE）为2.450 44，而IMRELM的MSE为0.000 79。实验结果表明，IMRELM在具有过多极端异常点的数据上具有良好的预测精度和鲁棒性。     

鲁棒容错控制系统设计

本文考虑了观测器状态反馈控制系统的容错控制问题，提出了一种对传感器失效具有完整性的控制器设计方法，进而讨论了存在参数摄动的情况，给出了鲁棒容错控制器的设计步骤并用设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的鲁棒自适应控制

考虑摩擦及外界干扰的情况下，针对具有不确定性参数的机器人系统，提出一种基于神经网络动态补偿的鲁棒自适应控制策略，采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的外部扰动，未建模动力学部分等非参数不定性带来的影响，从而提高了系统的动态性能和稳态精度，并对闭环系统稳定性进行了证明，仿真结果表明，所提方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

鲁棒辨识研究的现状

综述了鲁棒辨识问题的研究进展，介绍 了鲁棒辨识问题产生的背景，对各种不同的辨识方法进行了评述，并指出各自的特点，最后总结了今后的发展方向。     

多变量系统鲁棒稳定性

本文用复变函数理论，证明了摄动系统为鲁棒对角优势，则系统一定是鲁棒稳定这个一般性结论该结合保守性小，与奈氏阵列法联系密切，可用于工业对象鲁棒控制系统设计。     

鲁棒自适应控制综述

讨论了鲁棒自适应控制的产生，现有的鲁棒自适应控制方案及发展方向。     

魔法控制 局域网中的魔法棒

学校的机房中每天都会提供一段时间给孩子们来上网学习，可是一些不良网站严重影响着青少年的身心发展，还有一些孩子可能会因痴迷游戏影响学习，因此老师们就需要一根“魔法棒”来驱走这些不好的东西。