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一、基本数据处理算法内容提要 二、消除糸统误差的算法、非线性校正 三、工程量的标度换。 四、诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等算法,阅读数字信号处理方面的文献
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将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统
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对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性
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介绍正在开发的智能化冶金动力学数据库(IDMSKM)中的气/固反应动力学预测子系统KinPreGSR.该子系统以Windows为工作平台,VisualC/C++及Foxpro的采用保证了系统图形化、智能化特征.合理的界面设计将模型的分类、组织与反应体系特征的描述相结合,建立起待预测结果与反应体系间的联系.以碳酸钙的热分解反应为例说明该子系统中气/固反应表观活化能的评估原则和主要方法
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10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化
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《测控技术与仪器专业导论》 《DSP 原理与应用》 《PLC 控制技术》 专业综合技能实习 《测控技术及系统》 实习(实践) 《传感器与现代检测技术》 《精密机械及仪器技术课程设计》 《单片机原理及接口技术》 《电力电子技术》 《电力拖动与控制系统》 《电子测量原理与仪表》 工程实践与科技创新 《光学检测技术及仪器》 《海洋环境保护与监测技术》 《海洋智能检测技术及仪器》 《海洋自动观测技术》 《计算机控制技术》 《精密机械与仪器》 《图像识别技术》 《微机原理与接口技术》 《物联网技术基础》 《现代无线测量技术》 《虚拟仪器技术》 《智能仪器及控制》 专业实习 《自动控制仪表与过程控制》 《控制系统的 MATLAB 仿真》 毕业设计(论文)
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在互联拓扑包含一棵有向生成树的条件下,研究了离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.首先利用状态增广技术把协调跟踪问题转化为一个增广系统的全局最优调节问题.然后应用离散时间线性二次型调节理论的相关结果给出了使增广系统的闭环系统渐近稳定的控制器,并由此得到原系统实现跟踪一致性的全局最优预见控制器.仿真结果不仅验证了所设计控制器的有效性,并且表明适当增加预见步长对保证准确跟踪领导者的输出是至关重要的
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针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性
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风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加,使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出,因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA (moving average)算法的基础上提出一种SDPA (segmented dot product accumulation)动态有功电能测量算法,该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先,分别讨论了传统MA和ⅡR (infinite impulse response)滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性,指出两种算法对动态输入信号测量的局限性,并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础,提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法,通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外,通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明,与传统MA和ⅡR滤波器相比,SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下,动态电能测量可达到较低误差水平
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第五讲 工业信息物理融合系统 第六讲 模型预测控制 第七讲 面向网络控制系统的模型预测控制设计 第八讲 面向多智能体系统的模型预测控制 第九讲 先进控制理论和方法的实时实现及工程应用
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