（3）多输入多规则模糊推理 以二输入为例，对于多规则的情况，规则库可以描述为： R： R1：IF x is A1 and y is B1 THEN z is C1; R2：IF x is A2 and y is B2 THEN z is C2; …… Rn：IF x is An and y is Bn THEN z is Cn; 则当二维输入变量的模糊取值分别为A*和B*时，根据R推理得到的模糊输出C*等于所有根据Ri推理得到的模糊输出Ci的并集。 2.7 模糊推理

1、模型结果设计 2、代码 from keras import Input, Model from keras.layers import Dense, Concatenate import numpy as np from keras.utils import plot_model from numpy import random as rd samples_n = 3000 samples_dim_01 = 2 samples_dim_02 = 2 # 样本数据 x1 = rd.rand(samples_n, samples_dim_01) x2 = rd.rand(samples_n

（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

提出了2个减轻大规模天线蜂窝网络导频污染的方案：利用正交导频把蜂窝系统中的小区划分为两类一维大的天线阵列网络，每一类之内采用相同的导频，两类之间采用正交的导频，再利用导频功率控制方法减轻了导频污染。利用基站间的协调，以所有基站信道估计均方误差的求和最小为目标函数，寻求近似最优的导频序列长度和同导频用户发射导频时隙的分配方案，从而提高了信道估计的性能，提升了整个系统的下行链路可达和速率。

【预测模型】基于混沌粒子群算法优化BP神经网络实现预测多输入单输出matlab源码.zip

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当线性化状态空间模型（或传递函数）作为函数的输入时，这些脚本设置和模拟通用多输入多输出 (MIMO) 控制系统的模型预测控制。 然而，工厂模型通常可以是非线性的。 二次规划用于使输入和输出变量在所需的时间范围内达到其设定点。 文件描述如下： run_MPC.m：设置和运行模拟的主文件。 MPC_simulation.m：遍历时间并实现在每次迭代中找到的当前时间输入变量。 MPC_calculation：MPC 控制器通过查看基于对象线性化模型的前向时间范围来解决二次问题。 MPC_plant.m：在工厂中实现当前时间输入向量。 通常，对象模型可以是非线性的。 Addnoise.m：基于信号的数量级和噪声百分比（噪声标准）向主信号（工厂的输出）添加噪声的函数 公式和原始代码（用于 SISO 系统）由瑞典 KTH 大学的 Elling W. Jacobsen 编写。 配方包含在文件中。

针对多输入-多输出（M IM O）非线性系统基于模糊基函数向量提出了一种新的自适应控制方法。在该方法中，首先将非线性系统线性化，然后利用模糊基函数向量自适应学习系统不确定向量的上界，模糊基函数向量可作为补偿控制器的一个参数，在控制系统的设计过程中可充分保证非线性控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性。

多输入多输出系统 模糊控制 自适应模糊控制理论

多输入多数出广义预测控制的算法研究与应用