反演控制方法与实现《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。
《反演控制方法与实现》共分为6章,在介绍反演法的一般理论的基础上,重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法,考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法,针对系统模型部分未知的情况,使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分,给出了基于智能系统的反演设计方法,同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。
针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
 《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。
本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言第1章绪论1·1研究的背景及意义1·2李雅普诺夫稳定性理论1·2·1李雅普诺夫意义下的稳定性1·2·2有界性1·2·3李雅普诺夫稳定性理论1·3微分几何理论基础1·3·1李导数和李括号1·3·2微分同胚1·3·3控制系统的相对阶1·3·4输入状态线性化1·3·5状态反馈线性化的设计1·4反演法的基本原理1·5反演法的研究概况1·5·1自适应反演控制1·5·2鲁棒自适应反演控制1·5·3滑模反演控制1·5·4智能反演控制1·5·5其他反演控制方法1·6本书的主要研究内容第2章自适应反演控制方法2·1引言2·2常规自适应反演法2·2·1自适应反演法设计思路2·2·2仿真算例2·3抑制参数漂移的自适应反演控制2·3·1问题描述及预备知识2·3·2抑制参数漂移的自适应反演控制器设计2·3·3系统稳定性分析2·3·4仿真算例2·4扩展的自适应反演控制2·4·1问题描述2·4·2参数自适应律的设计2·4·3基于动态面的扩展反演控制器设计2·4·4稳定性分析2·4·5仿真算例2·5仿真算例的Matlab实现2·5·1节仿真算例的Matlab实现2·5·2节仿真算例的Matlab实现2·5·3节仿真算例的Matlab实现2·6本章小结第3章不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·1引言3·2滑模控制基本原理3·3匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·1问题描述3·3·2滑模反演控制器设计3·3·3滑模反演控制稳定性分析3·3·4自适应滑模反演控制器设计3·3·5自适应滑模反演控制稳定性分析3·3·6非线性干扰观测器3·3·7匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·8仿真算例3·4非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制3·4·1问题描述3·4·2多滑模反演控制3·4·3基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制3·4·4系统稳定性分析3·4·5仿真算例3·5仿真算例的Matlab实现3·5·1节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现3·5·2节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现3·5·3节多滑模反演控制Matlab实现3·6本章小结第4章基于模糊系统的非线性系统反演控制4·1引言4·2基于模糊系统的非线性系统控制4·2·1问题的提出4·2·2模糊系统描述4·2·3控制器设计4·2·4仿真算例4·3节Matlab实现4·4本章小结第5章基于神经网络的非线性系统反演控制5·1引言5·2非线性系统的鲁棒小波神经网络控制5·2·1问题的提出5·2·2小波神经网络结构5·2·3控制器的设计5·2·4稳定性分析5·2·5仿真5·3不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制5·3·1控制目标5·3·2控制器设计5·3·3仿真算例5·4算例的Matlab实现5·4·1节算例的Matlab实现5·4·2节算例1的Matlab实现5·4·3节算例2的Matlab实现5·5本章小结第6章基于状态观测器的反演控制器设计6·1滑模观测器控制器设计6·1·1滑模观测器设计6·1·2滑模反演控制器设计6·2仿真算例6·3节仿真实例的Matlab实现6·4本章小结参考文献
2025/1/11 13:03:55 49.9MB 反演控制 backstepping
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软件介绍大势至服务器共享文件夹管理软件是一款专门用于windows服务器上监控共享文件夹访问的服务器文件管理系统,通过在文件共享服务器上安装本系统之后,可以详细记录局域网用户对服务器共享文件的打开、复制、修改、删除、剪切和重命名等操作行为,防止局域网用户不小心或恶意删除服务器共享文件的行为,防止随意复制共享文件到访问者自己的电脑的行为。
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2024/11/17 13:47:52 10.74MB 文件夹
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书名:GSM网络与GPRS图书编号:1085235出版社:电子工业出版社定价:35.0ISBN:750536954作者:拉格朗日出版日期:2002-01-01版次:1开本:16开简介:目录:第1章概论1.1无线移动系统及“蜂窝”概念1.1.1移动台和无线基站1.1.2无线界面1.1.3漫游与切换1.1.4蜂窝系统和“无绳”系统1.1.5蜂窝系统的发展1.2PLMN或移动专用网1.3GSM的标准化1.3.1GSM规范的沿革1.3.2ETSI组织1.4世界GSM规范1.5GSM的主要特征1.5.1网络的制定1.5.2制定无线界面1.5.3GSM900和DCS18001.5.4一个完整的系统第2章业务2.1PLMN的定义2.2GSM网的手机2.3业务等级2.4承载业务2.4.1引言2.4.2业务表2.4.3移动终端上的通道界面2.5远程业务2.5.1电话2.5.2短消息2.5.3传真2.6附加业务2.7GSM的主要安全功能2.8商品化2.8.1商业服务公司(SCS)2.8.2费率表第3章结构3.1综述3.2符合规范的网络结构3.3无线子系统的设备构成3.3.1BTS的功能3.3.2BSC的功能3.4网络子系统的设备设置3.4.1HLR的功能3.4.2MSC和VLR的功能3.5运行维护子系统3.5.1网络管理3.5.2网管TMN的结构3.5.3设备识别寄存器EIR的功能3.5.4鉴权中心AUC的功能3.5.5OMC和NMC3.6接口介绍3.7无线系统的层结构3.8固定子系统的分层结构3.9移动台第4章固定网和信令4.1对RTC的认识4.1.1分局网络与传输网4.1.2呼叫简化流程4.1.3国际电话网4.2信令与信令网4.2.1信令网的单元4.2.2功能模式4.2.3信令网的寻址4.2.4法国7号信令网(SS7)的结构4.3SS7在电话中的应用4.3.1消息传输子系统MTP4.3.2应用子系统4.4未联向已建电路的7号信令SS74.4.1信令联接控制子系统SCCP4.4.2事务处理能力应用子系统TCAP4.5PLMN的NSS功能结构4.5.1PLMN/RTC间的互联4.5.2MAP协议的一般介绍4.6小结第5章漫游、安全和呼叫管理5.1引入编码技术5.1.1IMSI国际移动用户身份5.1.2TMSI临时移动用户身份5.1.3MSISDN移动用户国际号码5.1.4MSRN移动台漫游号码5.1.5在GSM中使用不同的用户身份的实例5.1.6IMEI国际移动设备身份5.2用户鉴权和编码5.2.1用户身份的保密性5.2.2用户鉴权和编码的主要原则5.2.3用户鉴权5.2.4无线信道上发送数据的保密5.2.5网络中的安全数据管理5.2.6其他安全机制5.3漫游的管理5.3.1一般介绍5.3.2GSM漫游的管理5.3.3漫游的结论5.4呼叫管理5.4.1参与呼叫控制的主要部分5.4.2呼出(主叫)5.4.3通信结束5.4.4呼入(被叫)5.4.5国际电话的特殊情况5.4.6发送双音多频DTMF5.5附加业务管理5.5.1一般原则5.5.2双重呼叫5.5.3呼叫返回5.5.4其他附加服务5.6小结第6章工程及蜂窝制概念6.1移动无线链路的一般方框图6.1.1简述6.1.2接收机灵敏度6.1.3馈线电缆和合路器引入的衰减6.2天线的基本参数6.2.1发射天线6.2.2接收天线6.2.3自由空间传播6.3传播模型6.3.1三阶模型6.3.2宏蜂窝模型6.3.3微蜂窝模型6.3.4建筑物内部的电波传播6.3.5传播规则分析6.4覆盖预测和链路平衡6.4.1电场和功率间关系的回顾6.4.2覆盖门限的确定6.4.3链路平衡6.4.4链路平衡表6.4.5分集技术的应用6.5资源复用6.5.1传统的六边形小区模型6.5.2典型模型的研究6.5.3小区规划的实际情况6.6影响容量的因素6.6.1跳频6.6.2功率控制6.6.3间断发送6.7结论第7章无线传播7.1无线资源的分配和多通道7.1.1频分多址FDMA7.1.2时分多址TDMA7.1.3跳频7.1.4多路复用技术的比较7.
2024/10/25 8:24:47 7.68MB GSM GPRS 网络 3G
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本代码主要针对煤岩体等多孔介质材料,代码简单明了易操作,只需在程序中输入孔隙度即可自动生成二维孔隙网络结构,
2024/10/19 10:19:30 2KB porosity
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一本不错的讲述CNN的基本工作原理和相关CNN网络结构的手册
2024/9/13 12:11:10 6.9MB 卷积神经网络
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完整的PDF版 第1章绪论  1.1从生物神经网络到人工神经网络  1.2人工神经网络的发展史  1.3人工神经网络的应用  1.4生物神经元  1.5人工神经元模型  1.6神经网络的结构  1.7神经网络的特点  1.8神经网络的学习方式  第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型  2.1MATLAB工具箱的神经元模型  2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构  2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性  2.3.1网络对象属性  2.3.2子对象属性  第3章感知器  3.1感知器神经元及感知器神经网络模型  3.2感知器的学习  3.3感知器的局限性  3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计  3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真  3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论  第4章线性神经网络  4.1线性神经网络模型  4.2线性神经网络的学习  4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计  4.3.1线性神经网络设计的基本方法  4.3.2线性神经网络的设计例程  第5章BP网络  5.1BP神经元及BP网络模型  5.2BP网络的学习  5.2.1BP网络学习算法  5.2.2BP网络学习算法的比较  5.3BP网络泛化能力的提高  5.4BP网络的局限性  5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计  5.5.1BP网络设计的基本方法  5.5.2BP网络应用实例  第6章径向基网络  6.1径向基网络模型  6.2径向基网络的创建与学习过程  6.3其他径向基神经网络  6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计  第7章竞争型神经网络  7.1竞争型神经网络模型  7.2竞争型神经网络的学习  7.3竞争型神经网络存在的问题  7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计  第8章自组织神经网络  8.1自组织特征映射神经网络模型  8.2自组织特征映射神经网络的学习  8.3学习向量量化神经网络模型  8.4学习向量量化神经网络的学习  8.5LVQ1学习算法的改进  8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计  第9章反馈型神经网络  9.1Elman神经网络  9.2Hopfield神经网络  9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计  第10章图形用户界面  10.1图形用户界面简介  10.2图形用户界面应用示例  10.3图形用户界面的其他操作  第11章Simulink  11.1Simulink神经网络仿真模型库简介  11.2Simulink应用示例  第12章自定义网络  12.1自定义神经网络  12.1.1自定义神经网络的创建  12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真  12.2自定义函数  附录A神经网络工具箱函数  参考文献
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数据挖掘的上机实验,包括文档和代码,是用c++实现的,用于电影推荐。
本实验通过6040个用户对3952部电影的100多万条评价,利用基于网络结构的链路预测算法,使用二分法模型,将用户和产品看成抽象的节点,把用户对产品的选择关系构建成二部图,以此预测用户潜在喜爱的电影,将排序靠前的电影推荐给该用户,并预测其准确性。
2024/8/6 14:30:22 9.2MB 分类 数据挖掘
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递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络(recurrentneuralnetwork),又名循环神经网络,另一种是结构递归神经网络(recursiveneuralnetwork)。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归,权重指数级爆炸或消失的问题(Vanishinggradientproblem),难以捕捉长期时间关联;
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。
2024/7/15 12:55:12 16.51MB 深度学习
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《神经网络结构设计的理论与方法(带附录)》完整版,附录含书中matlab代码等信息
2024/6/4 21:56:47 2.51MB 神经网络 网络结构设计 含附录
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LEACH的改进算法,LEACH-C,优化网络结构,节省网络能量
2024/5/9 7:35:43 12KB LEACH的改进算法
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡