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1.
为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Ｈａａｒ小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Ｈａａｒ队列动态多尺度融合自适应智能预测方案．仿真表明,该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力．
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2.
保证电源的不间断以及高可靠供电是现代电气工程中的重要内容.介绍了一款备自投装置设计,可以实现不同供电系统下的备用电源投切方式,如进线备自投、母联备自投、联切备自投及自适应备自投,以保证供电系统的可靠性.
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3.
为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Ｈａａｒ小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Ｈａａｒ队列动态多尺度融合自适应智能预测方案．仿真表明,该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力．
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