永磁同步机电PMSM参数辨识MATLAB仿真模型，辨识机电电阻、交直轴电感和永磁磁链，精度较高。
2023/2/8 22:24:48
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用T-S模糊辨识方法识别一个二阶对象，然后用GPC控制它。
对于想深入学习模糊控制以及预测控制的朋友可以参看以下，含好几页的PDF阐明文档哦。
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2023/2/5 18:27:33
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该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
2023/1/16 12:32:43
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针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
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2023/1/13 21:09:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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