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82.
由于离轴式拖车移动机器人的模型不能转化为非完整链式模型, 因而无法采用针对非完整链式模型的控制方法. 针对有多节离轴式拖车的移动机器人, 给出了一种基于时间–状态能控形的反馈镇定控制算法. 首先推导出系统的线性化时间–状态模型, 并证明了其能控性; 进而设计了一种线性切换反馈镇定控制律, 该控制律可以保证系统的状态在有限时间内收敛到原点的任意小邻域内. 仿真结果证实了所提控制算法的有效性. 相似文献
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复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性. 相似文献
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信任链机制是Vista建立可信环境的基础,对其实现过程及安全性分析将为Vista的安全评估提供重要依据.针对Vista中信任链的建立过程,对可信计算机制在Vista中的实现进行了详细的分析,并通过逆向工程的手段对Vista信任链建立过程中的相关代码进行了剖析,给出它们的实现方式和主要的工作流程.并对Vista信任链机制的安全性进行了分析,给出其安全隐患. 相似文献
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潜在属性空间树分类器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法. 相似文献
87.
88.
网络电能表集中器的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
就预付费IC卡电能表系统存在种种弊端,提出网络电能表系统.整合北京电力公司范围内采用各种不同的通讯信道、在不同的居住条件下的低压用户数据采集和收费系统,实现全北京电力公司低压用户数据采集和收费的统一管理.着重分析了集中器的功能及其设计原理与具体实现.集中器已经通过中国电力科学院检测,开始正常运行,肩负着北京地区20多万居民用户的购电及数据采集. 相似文献
89.
90.
RBF神经网络的混合微粒群学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度. 相似文献