多变量神经网络解耦控制在化工精馏塔中的应用，杨春，李国勇，针对化工精馏塔顶部产品回路与底部产品回路之间存在严重耦合性的问题，提出一种基于PSO优化算法的多变量RBF神经网络解耦方法。首先

该库包含一套完整的 MATLAB 函数，旨在使用各种技术对时间序列进行时间分解：没有指标的方法（Boot-Feibes-Lisman、Stram-Wei、低通插值）； 使用不同方法的指标方法：优化（Denton）、静态模型（Chow-Lin、Fernandez 和 Litterman）、动态模型（Santos-Cardoso、Proietti）、ARIMA 模型（Guerrero）； 以及带有指标和横向约束的多元方法（Denton、Rossi、Di Fonzo）。 该库还包含用于平衡的函数（比例、RAS 双比例和 Van der Ploeg）以及一个用 Visual Basic 编写的接口，允许在电子表格环境中使用。 该库旨在用于生产模式，减轻定期数据编译和短期监控的任务，也用于研究模式，允许深入探索结果及其内部机制。

mit 18.02 Multivariable Calculus 多变量微积分 包含作业，考试（带答案），上课讲义

用于给定约束函数的优化。

% 基于 PCA 的故障检测％ % 输入：z0 [N x 2] = 训练数据% z1 [N x 2] = 测试数据% 其中： N = 样本数％ % 此代码可视化 PCA 如何计算% 用于故障检测中的多元数据。 % 它还使用 MATLAB 的 ks密度% 估计数据 PDF，以便计算% 基于 T^2 的控制上限。 ％ % simpledata.mat 具有样本温度 [K] % 和浓度 [mol/L] 数据来自% 模拟 CSTR 的含量。 ％ % 输出是原始数据的图， % 归一化数据和 PCA 投影数据。 % 另外，环代表基于 T^2 的% 不同用户的控制上限 - % 定义的置信水平被绘制。 ％ % 您可以在第 77 行编辑置信限。 ％ % 此代码用于教育目的。 ％ % 加载 simpledata.mat 并运行以下命令： % >> pcabased_fault_detection(train,

MEDOUTLIERFILT - 使用每列的中位数 [stats_data,filtered_data] = medoutlierfi​​lt(x,outlier_cut,plot_state) 通过指定截断值从数据集 X 中删除可能的异常值。 OUTLIER_CUT 是一个截断值，是上面四分位数范围的倍数Q3 及 Q1 以下，默认值与 BOXPLOT 函数相同。 Plot_state = 1 表示开启，0 表示关闭，DEFAULT = ON 例子： 加载计数.dat; [统计，过滤数据] = medoutlierfi​​lt(count,1,1) 灵感来自 Chris D. Larson 的 quartile.m 另见：箱线图、四分位数科林·克拉克2006 克兰菲尔德大学 箱线图所需的统计工具箱，如果未指定箱线图关闭 一如既往，欢迎提出意见和建议！

人工智能-机器学习-火电厂多变量控制系统的反标架正规设计及CAD软件开发.pdf

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.

多光谱图像数据集（PCA、Simplisma、MCR、分类）和基本处理技术（阈值、直方图、轮廓绘图、图像过滤器过滤器）的 MIA GUI 在 MATLAB 14 和 13 版本下运行。 如果发现问题/错误，请直接给我发电子邮件。 我非常感谢您的反馈！ 需要图像处理工具箱。 需要 PLS_Toolbox。 包含以下多变量例程： - PCA、Simplisma（纯变量法）和MCR（多元曲线分辨率）； - 三种类型的图像分类（2 种无监督（K 均值，模糊 C）和 1 种监督（最大似然））。 基本图像处理（来自 IP 工具箱）： - 裁剪，调整大小- 过滤： - 平均- 对比度增强- 形态（开、闭、腐蚀、膨胀） - 边缘提取 - 直方图均衡化（GUI histogram.m） - 阈值（GUI 阈值.m） - 轮廓绘图仪（GUI profile.m） 适用于大多数类型的图像格式： -

这里多变量约束 MPC 示例是为搅拌釜React器开发的，如 Camacho 和 Bordons P.144、P174 的“模型预测控制”中详述。 该模型也更改为状态空间模型，然后基于此进行控制。 希望这将有助于潜在的 MPC 学生为多变量和受约束情况开发 MPC 模型。 也可以运行不受约束的情况。 一旦熟悉该文件，这应该是显而易见的。