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序列模式挖掘研究与发展 总被引:1,自引:1,他引:0
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,它在很多领域中都有着广泛的应用.首先讨论了序列模式挖掘的相关背景,然后对序列模式挖掘进行分类,并在此基础上对每一类序列模式挖掘算法的特点进行了介绍和比较;最后,对序列模式挖掘未来的研究重点进行展望,以便研究者对序列模式挖掘做进一步的研究. 相似文献
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引入趋近律的功率因数校正滑模控制仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种引入趋近律的滑模变结构控制(SMVSC)方法来实现有源功率因数校正(APFC),减少电流的谐波成分.SMVSC是一种解决非线性时变系统(如APFC系统)问题的良好办法,但是实际应用中SMVSC的"抖振"现象问题必须要解决好.引入趋近律来削弱APFC系统在滑模控制中的"抖振"现象,并且依此推导出了控制APFC系统中的功率开关的PWM占空比.采用Matlab平台进行仿真验证控制策略控制APFC电路几乎得到单位功率因数,同时超调减小、响应时间缩短. 相似文献
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Approximate dynamic programming (ADP) formulation implemented with an adaptive critic (AC)-based neural network (NN) structure has evolved as a powerful technique for solving the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations. As interest in ADP and the AC solutions are escalating with time, there is a dire need to consider possible enabling
factors for their implementations. A typical AC structure consists of two interacting NNs, which is computationally expensive. In this paper, a new architecture, called the ‘cost-function-based single network adaptive critic (J-SNAC)’ is presented, which eliminates one of the networks in a typical AC structure. This approach is applicable to a wide class of nonlinear systems in engineering. In order to demonstrate the benefits and the control synthesis with the J-SNAC, two problems have been solved with the AC and the J-SNAC approaches. Results are presented, which show savings of about 50% of the computational costs by J-SNAC while having the same accuracy levels of the dual network structure in solving for optimal control. Furthermore, convergence of the J-SNAC iterations, which reduces to a least-squares problem, is discussed; for linear systems, the iterative process is shown to reduce to solving the familiar algebraic Ricatti equation. 相似文献
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丁力 《数码设计:surface》2010,(2):135-136
课题设计的实战训练模式是高校艺术设计专业中、高年级专业课程教学中实践环节普遍操作的重要训练形式。因此在方案设计展开前,对课题的系统把握能力也就成为课题设计训练成败的先决性因素。本文正是由此进行系统探析学生在具体课题实战训练中,把握课题应着力培养与调度的综合知识能力。 相似文献
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