《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论,它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略,以适应这些变化,达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点:1.自适应能力:自适应控制系统能够检测系统性能的变化,并根据这些变化自动调整控制器参数,使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论:自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点,能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法:自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等;
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例:书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例,如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等,通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题:1.自适应控制系统简介:介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计:讨论在动态系统中实时估计参数的方法,如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器:探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计,包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器:阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器,如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统(MRAS):介绍MRAS的设计原理和方法,以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性:分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题,以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制:研究自适应控制在随机环境中的应用,例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中,模型参考自适应系统(MRAS)和自适应控制系统(STR)是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数,而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势,可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中,工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中,Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外,实际工程应用中,系统可能面临各种不确定性和干扰,自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用,例如在非线性系统中的应用,以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍,旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书,读者可以系统地学习自适应控制的相关知识,并了解其在现代工程技术中的重要作用。
2024/9/30 8:54:46 11.5MB adaptive control
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图像质量评价函数,包括信息熵、图像模糊熵、平均梯度、方差,用matlab实现
2024/9/15 3:12:23 4KB 图像质量评价
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先把信号进行lmd分解,在通过方差贡献率选择IMF分量,在计算能量熵。
你值得拥有,可以运行,求好评!
2024/9/11 8:37:58 1.23MB matlab
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这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用: -主成分分析('PCA') -线性判别分析('LDA') -多维缩放('MDS') -概率PCA('ProbPCA') -因素分析('因子分析') -Sammon映射('Sammon') -Isomap('Isomap') -LandmarkIsomap('LandmarkIsomap') -局部线性嵌入('LLE') -拉普拉斯特征图('Laplacian') -HessianLLE('HessianLLE') -局部切线空间对准('LTSA') -扩散图('DiffusionMaps') -内核PCA('KernelPCA') -广义判别分析('KernelLDA') -随机邻居嵌入('SNE') -对称随机邻接嵌入('SymSNE') -t分布随机邻居嵌入('tSNE') -邻域保留嵌入('NPE') -线性保持投影('LPP') -随机接近嵌入('SPE') -线性局部切线空间对准('LLTSA') -保形本征映射('CCA',实现为LLE的扩展) -最大方差展开('MVU',实现为LLE的扩展) -地标最大差异展开('地标MVU') -快速最大差异展开('FastMVU') -本地线性协调('LLC') -歧管图表('ManifoldChart') -协调因子分析('CFA') -高斯过程潜变量模型('GPLVM') -使用堆栈RBM预训练的自动编码器('AutoEncoderRBM') -使用进化优化的自动编码器('AutoEncoderEA')此外,工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用: -基于特征值的估计('EigValue') -最大似然估计器('MLE') -基于相关维度的估计器('CorrDim') -基于最近邻域评估的估计器('NearNb') -基于包装数量('PackingNumbers')的估算器 -基于测地最小生成树('GMST')的估计器除了这些技术,工具箱包含用于预白化数据(函数PREWHITEN),精确和估计样本外扩展(函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST)的函数以及生成玩具数据集(函数GENERATE_DATA)的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问
2024/9/5 12:27:19 1.06MB matlab,降维
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构造均值为a,方差为b的高斯白噪声,MATLAB程序,非常简洁实用
2024/9/3 20:16:37 361B 高斯白噪声 MATLAB程序
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这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型,利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下,获得了山西省一等奖,论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一,研究者处理了数据中的缺失值,使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验,确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性,与纹饰有弱相关性,与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布,如氧化铅和氧化钾含量,发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后,他们构建了随机森林模型,以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量,并验证了预测的准确性。
针对问题二,论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析,确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分,并利用改进的k-means聚类算法,将样本分为3个亚类,结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数,验证了初始设定的合理性。
在问题三中,研究者加入了有无风化的指标,继续使用随机森林模型预测玻璃类型,测试集预测准确率达到100%。
同时,通过支持向量机(SVM)和贝叶斯判别法结合扰动项,验证了有无风化指标对分类结果的影响,结果显示这个指标的作用不大。
此外,通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性,证明模型的稳定性。
对于问题四,论文建立逐步回归模型,寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析,确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性,这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说,这篇论文在数学建模的框架下,利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题,包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果,也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。
2024/9/2 15:54:31 2.45MB 数学建模 随机森林
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以高阶统计量数学分析方法,对混舍高斯模型进行研究,并给出理论计算结果。
重点讨论二元混合高斯模型,给出高阶统计量的理论值,用Matlab仿真不同方差和不同均值时多膜性、对称性和斜度值、峰度值的估计结果,并比较斜度值、峰度值的理论结果和仿真结果,验证理论结果的正确性,为通信理论中混合高斯模型的研究做补充。
关键词:混合高斯模型;
高阶统计量;
二元混合高斯模型;
峰度值;
斜度值
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文章仅包含部分从事该行业必须具备的数学知识,里面内容以数学原理性为主。
如统计学习部分关于模型选择,介绍了泛化能力,过拟合、欠拟合,偏差方差,参数估计准则,泛化能力评估,训练集、测试集、验证集等设计规范,性能度量,超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结,请勿以此作为规范。
2024/8/20 12:33:39 42.13MB 数学准备 部分基础知识
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线性统计模型线性回归与方差分析这对于准备从事大数据分析的人来说是必修的一门课程
2024/8/19 17:25:19 3.64MB 线性统计模型
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spss统计分析和数据挖掘案例视频教程和案例数据集。
迅雷下载链接,亲测可行,800多M。
结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例,具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析,以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。
2024/8/19 0:29:51 98B spss19 视频教程 案例 数据集
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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