不确定未知界的相似组合系统分散自适应输出反馈控制

研究一类具有加性振动的不确定相似组合大系统的分散自适应输出反馈镇定问题,给出了该系统输出反馈镇定的条件。受控系统的不确定项可以是非线性的或时变的,输入通道不确定性满足一般限制,系统的不确定项的界是存在的但却是未知的。所设计的确定性非线性控制器能保证受控系统渐近收敛于系统的平衡点,并且自适应律保持有界。最后进行了仿真研究,表明所得结论是正确脯效的。     

PLC在组合机床控制中的应用

本文介绍了PLC对组合机床的控制,分析了其工作原理,详细介绍了其硬件配置和软件设计.     

不确定时滞系统的稳定条件

利用比较定理、矩阵范数和矩阵测度的有关性质,提出了简单不确定时滞系统及对称组合不确定时滞系统的稳定条件.指出若带有时滞的系统稳定,则去掉时滞时系统一定稳定.在组合系统的情况下给出了时滞相关型的稳定条件.所研究对象的不确定矩阵的范数有一定限制.     

大型系统最优部件组合的确定方法

本文给出大型系统在特定指标要求下,系统基 本单元最优组合的一种确定方法．该方法计算简单、容易并且有效,方法的迭代次数是目标 函数的最优值与子系统个数的差,因此,方法在有限步内收敛．     

Wiener型非线性系统的La—RBF组合模型预测控制

针对Wiener型非线性系统,本文提出了一种基于Laguerre函数模型与RBF神经网络模 型的组合模型的预测控制策略,研究结果表明该组合模型兼具两者的优点,适用范围广,对 系统变时延,变阶次及变非线性都具有良好的控制效果．     

数据挖掘与组合学习

一、概述数据挖掘是信息爆炸问题的一种解决方案。在数据挖掘中,分类预测是最基本的任务之一。组合学习器是分类预测器的集合,这些分类器的单独决策被以某种方式组合起来(典型的方法是通过加权或无权重投票)以给新样本分类。实验表明,组合方法在多数情况下比单个分类预测方法要精确。因此,在数据挖掘中引     

一种基于SOM和K means的文档聚类算法*

提出了一种把自组织特征映射SOM和Kmeans算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类,然后以SOM的输出权值初始化Kmeans的聚类中心,再用Kmeans算法对文档聚类。实验结果表明,该聚类组合算法能改进文档聚类的性能。     

三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法*

提出了三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法,即将现有的关节动画与单一网格动画相结合,利用骨架的继承变换和顶点混合技术使骨骼蒙皮动画平滑逼真。实验表明该方法有良好的显示效果,并具有较好的实时性,且占用的存储空间不大,能够满足当前三维图形引擎对动画技术的要求。     

求解货郎担问题(TSP)的佳点集遗传算法

文章针对求解货郎担问题（ＴＳＰ）,给出了一种佳点集遗传算法。通过对ＣＨＮ１４４实例的仿真求解,取得了令人满意的结果,可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度,还有效地避免了“早熟”现象。     

用VC++创建选择位图的组合框控件

本文详细地介绍了用ＶＣ＋＋创建选择位图组合框控件的原理和实现过程,并通过结合具体的例子介绍了使用该控件的步骤和方法。