迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。

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首先，讨论了具有T无关的LR模糊到达时间的更新过程，获得了更新变量，平均更新时间和（模糊）测度中的长期更新率的一些极限定理，并证明了模糊基本更新定理长期预期续订率的上限。
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最后，与随机对应项的比较显示出收敛模式之间的有趣且合理的同源性，以及模糊更新过程中的结果与随机更新过程中的相应结果之间的极限值，尽管它们建立在两个本质上不同的数学基石上，即可能性理论和概率理论分别。

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本标准给出面向智慧城市互联网参考体系结构规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT基础设施的构成GB/T36620-2018……12图?智慧城市IT基础设施结构…2表1系统描述…………自垂表2接口描述…表3感知控制域的实体描述…表4服务提供域的实体描述…a,.。
·……····表5资源交换域的实体描述………·.·a·a·.:······-··:.表6运维管控域的实体描述…….··表7用户域的实体描述表8云计算平台的实体描述……………………………………………………:13表9边缘计算平台的实体描述…………1314表10人机交互平台的实体描述…ⅡGB/T36620-2018前言本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本标准起草单位:无锡物联网产业研究院、中国电子技术标准化研究院、上海集成通信设备有限公可、南京三宝科技股份有限公司深圳市英唐智能控制股份有限公司、华为技术有限公司、江苏省邮电规划设计院有限责任公司、西安航天自化股份有限公司深圳哺标准技术研究院成都秦川物联网科技股份有限公司。
本标准主要起草人季建慧乘晖、付根利、邻涛钱维林刘立、徐啸峰、徐冬梅陈书义、邢涛吴明娟、杨会甲、王静张建张旭杰、易晓珊权亚强、张磊胡庆周、张康明。
GB/T36620-2018面向智慧城市的物联网技术应用指南1范围本标准给出了面向智慧城市的物联网参考体系结构,规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT(信息技术)基础设施的构成。
本标准适用于智慧城市中物联网系统的规划和设计实现。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日的引所文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T3356-2016新型智慧城市评价指标GB/T334742016物联参考体系结构GB/T37452017物联网术语3术语和定义GB/13375-2017定的术语和定义适用于本文件4面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.1概述本标准根擤GBT336-2016、GB/T374-2016规定的物联网概念糢型和新型智慧城市评价指标,从系统功能配置及其支撑平台的角度给出了面向智慧城市的物联冈统参考体系结构,定义了智慧城市中物联网系主要实体及实体之间接口关系,如图1所示,图中前头表示实体间的数据交互。
智慧城市用户通过物联网系实现对智慧城市目标对象的感知和控制。
智慧城市用广包括业务户和管理用户。
业务用戶是对智慧城市中物联网业务服务有需求的政府、企业、公众等用户。
管理用户是每慧城市中物联风系统进行运维管控的用户。
智慧城市中物联网系统包含感知控制域、服务提供域运维管控域资源交换域用户域以及支撑域功能实现的云计算平台、边缘计算平台、人机交互平台等智慧城市IT基础设施。
智慧城市目标对象包括智慧城市感知对象和智慧城市控制对象。
智慧城市感知对象是智慧城市用户期望获取信息的对象,智慧城市控制对象是智慧城市用户期望执行操控的对象。
智慧城市感知对象与感知控制域中的数据采集实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,用于数据采集实体获取智慧城市感知对象的属性信息。
智慧城市控制对象与感知控制域中的控制执行实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,实现对智慧城市控制对象的操作控制GB/T36620-2018智慧城市智城市业务用户管理用户用户域业务服务运维管控人机交互平轴入/输出信息处理输入/输出信息处理服务提供域运维管控域资源交换域城市综合服务惠民综合服务运行维护市状态测政务服务物流送置管理共享数据业健康医疗文化教育态监控目录管理务应急播择调度【障诊「务囡共信息发布表扶公共安全软开云务分析决策区交通出行匚节能不保件管计算平云程支表认证授权安全管理数据支撑服务支撑灾灭管理交换协议□数据管理标识管理匚用户管地理信息服巨文付眠务法规监管服务合规数据处理和存储L数据资源应急响应知控制域传感器网络组网和信息处理通网[边峰据处边缘计数据采集传感数粼采烟图间位数据采医多媒体数括采烟圆识数据采绸控制执行智城市目标对象图1面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.2系统描述面向智慧城市的物联网系统描述见表1表1系统描述系统构成描述用户域实现智慧城市用户与物联网系统交互的软硬件实体集合智慧城市中物联网系统获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合,可实现感知控制域针对目标对象的本地化感知、协同和操控GB/T36620-2018表1(续)系统构成描述实现智慧城市中物联网系统基础服务和业务服务的软硬件系统的实体集合,可实现智慧城市服务提供域感知数据、控制数据及服务关联数据的加工处理和协同实现智慧城市中物联网系统运行维护和法规符合性监管的软硬件系统的实体集合,用于监运维管控域控、管理智慧城市中物联网系统,保障其安全可靠运行,保障其提供的各项服务符合相关法律法规实现智慧城市中物联网系统与其他系统间信息共享与交换的软硬件系统的实体集合,可向其资源交换域他系统提供来自服务提供域的物联网共享数据,向服务提供域提供来自其他系统的物联网或非物联网共享数据智慧城市IT智慧城市中具有通信计算、存储等基础通用能力的软硬件系统的集合,用于支撑面向智城基础设施(文撑域)市的物联网系统构成各域功能的实现4.3接口描述面向智慧城市的物联网系统接口描述见表2。
表2接口描述序号实体1实体2接口描述数据采集数据处理和存储用于感知控制域数据采集实体向服务提供域数据(感知控制域)(服务提供域)处理和存储实体传送感知数据控制执行业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域(感知控制域)(服务提供域)控制执行实体发送控制指令传感器网终用于感知控制域传感器网络组网和信息处理实体组网和信息处理数据处理和存偌向服务提供域数据处理和存储实体传送处理后的(服务提供域)(感知控制域感知数据传感器网络业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域组网和信息处理(服务提供域)传感器网络组网和信息处理实体发送控制指令(感知控制域)感知控制域通过此接口向运维管控域传送运行状感知控制域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向感知控制域发送运维管控指令服务提供域通过此接口向资源交换域传送供其他服务提供域资源交换域系统共享的数据。
资源交换域通过此接囗向服务提供域传送来自其他系统的共亨数据服务提供域通过此接口向运维管控域传送运行状服务提供域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向服务提供域发送运维管控指令业务服务输人服务提供域输出信息处理用于交换与业务用户相关的数据业务服务(用户域)GB/T36620-2018表2(续)实体1实体2接口描述序号运维管控输入/实现对用户域的整体运维管控,并交换与管理用户运维管控域输出信息处理相关的数据(用户域)资源交换域通过此接口向运维管控域传送运行状10资源交换域迳维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向资源交换域发送运维管控指令5感知控制域5.1域的构成如图2所示,感知控制域包括数据采集、控制执行、传感器网络组网和数据处理等实体集合。
数据采集实体集合包括传感数据采集、空间位置数据采集、多媒体数据采集、标识数据采集等实体,用于获取智慧城市感知对象的属性信息。
控制执行实体可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控。
传感器网络组网和数据处理实体集合包括通信与组网和边缘数据处理等实体,实现域内的通信组网和边缘计算数据处理和存储业务服务业务服务数据处理和存储(服务提供域)(服务提供域)服务提供域)(服务提供域感8知控制域传感器网络组网和数据处理道饰组兴【边边缘数据处理运维管控数据集传感数据采集空间位量数据采集上执多媒体数据采果标识数据采集智城市目标对象智慧城市目标对象图2感知控制域的构成GB/T36620-20185.2实体描述感知控制域的实体描述如表3所示。
表3感知控制域的实体描述实体描述将城市中感知对象的各种属性参量(物理量、化学量、生物量)通过传传感数据采集感器件按照一定规律转换成电学量,再经信号调整、采样、量化、编码等步骤,生成便于处理和传输的特定格式的数据感知城市中目标对象所在位置并形成数据。
该位置既可以根据大地数据采集空间位置数据采集参照系定义,如大地经纬度坐标,也可以定义为数据采集实体与目标对象之间的相对位置关系多媒体数据采集对城市中音频视频、图像等多媒体源进行采集,形成城市物联网系统可识别、处理、传输的多媒体数据标识数据采集对城市中附着在目标对象上的条码、射频识别标签等所承载的编码数据进行采集,获取目标对象的标识信息控制执行可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控通过对数据格式和通信协议的统一定义,实现传感器结点之间点对点传感器网络组通信与组网通信或者点对多点通信,以及按照自组织方式构成网络网和数据处理边缘数据处理靠近目标对象或数据源头,进行数据聚合数据分析控制决策等6服务提供域6.1域的构成如图3所示,服务提供域由基础服务和业务服务实体集合组成。
基础服务包括数据支撑和服务支撑等实体集合,结合城市基础数据资源,实现智慧城市基础性的数据处理和共性的服务支撑。
其中数据支撑实体集合包括数据资源、数据管理、数据处理和存储等三个功能实体,对感知数据和城市基础数据资源进行数据管理、数据处理和存储。
服务支撑实体集合包括标识管理、用户管理、地理信息服务、支付服务等四个功能实体,为智慧城市业务服务提供共性支撑。
业务服务包括城市综合服务、惠民综合服务等实体集合,它面向智慧城市用户需求,提供智慧城市中物联网应用服务。
其中城市综合服务实体集合包括城市状态监测、应急指挥调度、公共信息发布、政务分析决策等功能实体,提供面向城市各级管理者的物联网服务。
惠民综合服务实体集合包括政务服务、健康医疗、养老帮扶、交通出行、物流配送、文化旅游、公共安全、节能环保等功能实体,提供面向城市公众的物联网服务。
GB/T36620-2018业务服务输入/输出信息处理用户域)服务提供域城市综合服务惠民综合服务巾态■政务。
匚物业应急指挥调度健康医疗服文化旅游公共总发布养老扶公共安全政务分析决策交通由行节能环保资源域域数据攴撑服务支撑数据管理标识管理用户管理三服[发数据处理和存储数据采集传感器网络组网传感器网络组网(感知控制域)(感知控制域)和信息处理控制执行(感知控制域)(感知控制域)图3服务提供域的构成62实体描述服务提供域的实体描述如表4所示表4服务提供域的实体措述实体描述数据处理和存储根据业务服务需求结合数据资源对感知数据进行处理基础服务数据支撑数据资源来自其他系统的、本系统业务服务需要的城市应用数据(如政务服务、设施管理、环境保护等数据)和城市基础数据(如人∏基础信息、法人基础信息、空间地理信息等数据)数据管理对感知数据和数据资源进行管理

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

该EM算法是自己自己实现。
Mablab编程，懂算法原理的话，很约莫翻译成C/C++实现。

本书不光仅是一本报告软件成果测试底子学识的书，也不是一本货物的使用手册，当然更不是一本入门类的书籍。
本书面向具备未必测试底子，期望能够经由实际案例去感触以及贯串成果测试的测试工程师。
书中搜罗了作者多年在成果测试方面的阅历总结，其中精选的案例拆穿包围多种架构战争台，波及多个行业，可对于实际责任起到直接的指点传染，同时，本书搜罗了齐全会在成果测试中使用的模板，略加更正就可使用在实际名目中。
　　本书能够作为软件测试人员、软件名目司理以及需要知道软件成果测试的各级软件管理人员的参考手册，也可作为高校软件成果测试课程的帮手课本。

本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留，但普通感应逾越本课程规模的资料，以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释，同时，在设定的数学水平内，力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题，并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本，也可供具备至关数学豫备（低等微积分及大批矩阵学识）的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量（随机向量）2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望（均值）与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表

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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。