本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

内容概要：本文介绍了基于黑翅鸢算法（BKA）优化的卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）相结合的多变量时序预测模型。该模型已在SCI权威期刊《Artificial Intelligence Review》上发表。文中详细描述了模型的构建过程，包括各组件的作用和优化方法，并提供了可直接运行的Matlab代码。代码支持多种评价指标（如R2、MAE、MSE、RMSE等），并附有详细的中文注释，适合初学者使用。此外，还讨论了模型的应用场景和扩展可能性，如更换不同的优化算法或其他类型的神经网络。 适合人群：具备基本编程基础的研究人员和学生，尤其是对时序数据分析感兴趣的初学者。 使用场景及目标：① 处理具有时间依赖性的多变量时序数据；② 使用Matlab进行快速实验和验证；③ 学习和理解深度学习模型的构建和优化方法。 其他说明：该模型不仅可用于预测任务，还可以通过简单修改应用于分类和回归任务。代码提供完整的测试数据集，用户只需替换自己的数据集即可运行。

在Fedora Linux操作系统中，配置Java Development Kit (JDK) 的环境变量对于开发和运行Java应用程序至关重要。这里我们将详细介绍如何为JDK5或JDK6配置环境变量，以确保系统能够正确识别并使用这些版本的Java。 我们需要安装JDK。在本例中，我们以JDK 1.5.0_08为例，它适用于i586架构。你可以通过以下步骤来安装： 1. 给下载的JDK安装包添加执行权限： ``` chmod +x jdk-1_5_0_08-linux-i586.bin ``` 2. 运行安装包： ``` ./jdk-1_5_0_08-linux-i586.bin ``` 3. 如果你得到的是RPM包，可以使用RPM命令进行安装： ``` rpm -ivh jdk-1_5_0_08-linux-i586.rpm ``` 安装完成后，你需要设置环境变量，使得系统能够找到并使用JDK。这通常涉及到修改系统级的环境变量配置文件，例如`/etc/profile`。 2. 编辑 `/etc/profile` 文件： ``` vi /etc/profile ``` 在文件的末尾添加以下内容： ```bash # Java 设置 JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.5.0_08/ CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:/lib.dt.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME CLASSPATH PATH ``` 按 `esc` 键，然后输入 `:wq` 并回车以保存并退出编辑器。 接下来，为了使新设置的环境变量对当前用户生效，你可以创建一个用户级的环境变量脚本，例如`/etc/profile.d/java.sh`： 3. 编辑 `/etc/profile.d/java.sh`： ``` vi /etc/profile.d/java.sh ``` 在这个文件中添加以下内容： ```bash JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.5.0_08/ CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:/lib.dt.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH # Java 运行选项 JAVA_OPTS="-server -Xmx768m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=700m" CATALINA_OPTS="-server -Xmx768m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=700m" export JAVA_HOME CLASSPATH PATH JAVA_OPTS CATALINA_OPTS ``` 同样，按 `esc` 键，然后输入 `:wq` 以保存并退出。 4. 使修改生效： ``` source /etc/profile source /etc/profile.d/java.sh ``` 5. 你可以通过运行 `java -version` 命令来验证JDK是否已正确安装并配置： ``` java -version ``` 如果输出显示了正确的JDK版本信息，那么恭喜你，你已经成功地在Fedora Linux上配置了JDK5或JDK6的环境变量。 请注意，不同的Linux发行版可能有不同的方式来管理环境变量，但基本原理相似。对于其他版本的JDK，只需替换上述命令中的版本号即可。同时，随着Java的更新迭代，建议使用更现代的版本，如JDK8、JDK11或更高版本，因为它们提供了更多的特性和安全改进。

内容概要：本文档详细介绍了基于贝叶斯优化（BO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的多变量时间序列预测项目。项目旨在通过优化LSSVM的超参数，提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题，并高效处理大规模数据集。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及解决方案、特点与创新，并列举了其在金融市场、气象、交通流量、能源需求、销售、健康数据、工业生产优化和环境污染预测等领域的应用。最后，文档提供了具体的Matlab代码示例，包括数据预处理、贝叶斯优化、LSSVM训练与预测等关键步骤。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础的研究人员和工程师，特别是对贝叶斯优化和最小二乘支持向量机感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题；②高效处理大规模数据集，增强模型的泛化能力；③为相关领域提供可操作的预测工具，提高决策质量；④推动机器学习在工业领域的应用，提升研究方法的创新性。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的Matlab代码示例，便于读者理解和实践。在学习过程中，建议结合实际数据进行实验，以更好地掌握BO-LSSVM模型的应用和优化技巧。

2023-04-06-项目笔记-第四百七十八阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.476局变量的作用域_476- 2025-04-24

原版U8+V13.0开启一段时间后，使用供应商余额表，查供应商档案时不弹框，会报错：91 未设置对象变量或 With block 变量；解决方案是打U8+ V13.0官方补丁，本工具的补丁取自官方文件，能智能备份原文件并修复91报错。 在信息技术领域，软件的正常运行对于企业的日常操作至关重要。因此，针对企业所使用的特定软件问题的解决方案显得尤为重要。这里所提到的U8+V13.0是一个企业管理系统软件的版本号，它可能会在使用过程中出现技术问题。具体来说，当用户在使用供应商余额表时，若遇到“未设置对象变量或With block变量”的报错代码91，这通常意味着在软件的编程中存在一些变量未被正确初始化或赋值。 为了解决U8+V13.0中出现的此类报错，开发者推出了官方补丁，其功能是修复因变量初始化不当导致的软件故障。补丁的使用通常意味着对软件的某些部分进行更新或修复，目的是提高软件的稳定性和可用性。在本案例中，U8Ref补丁能够智能备份原文件，并在安装过程中修复因“未设置对象变量或With block变量”导致的报错代码91问题。 智能备份原文件是补丁工具中一个非常实用的功能，它可以在进行任何修复操作之前保存当前版本的状态。这样做的好处是，在修复过程中如果出现任何问题，用户可以方便地恢复到补丁安装前的状态，从而确保不会因为补丁安装失败而影响到整个系统的使用。 从文件名称“U8_U8RefC_Fix.exe”中可以看出，这是一款专门针对U8+V13.0系统中特定报错问题而设计的修复工具。文件名称中的“Fix”一词直接表明了这个工具的主要用途，即修正软件错误。而“exe”后缀表明这是一款可执行程序，意味着用户可以通过直接运行这个程序来执行修复操作。 在使用这类补丁时，重要的是要确保来源的可靠性。补丁或修复工具若来自官方渠道，则其安全性与兼容性更有保障。同时，为避免潜在的风险，建议在执行修复前，用户应当阅读相关说明文档，确保按照正确的步骤操作，避免数据丢失或系统故障。 在信息技术快速发展的今天，及时更新软件补丁已成为维护系统稳定运行的有效手段之一。用户应当保持关注官方发布的更新信息，及时下载安装最新的补丁程序，以避免软件故障带来的不必要的损失。同时，技术人员也应当对修复工具进行充分的测试，确保修复工具的有效性和安全性，从而为用户带来更好的使用体验。 此外，对系统报错的深入分析和理解是必要的。了解报错的具体含义，可以帮助用户或技术人员更快地定位问题，并找到相应的解决方案。在本案中，报错代码91正是一个指向编程层面问题的信号，提示开发者或用户关注软件中未被正确处理的变量。 U8+V13.0版本出现的“未设置对象变量或With block变量”报错问题，可以通过安装官方提供的U8Ref补丁进行修复。补丁工具的推出，不仅提高了软件的稳定性，也为用户提供了更加便捷的修复手段。通过智能备份和错误修复，补丁帮助用户避免了潜在的数据损失风险，同时也展现了开发者对用户体验的重视和对产品质量的不懈追求。

1391+变量！上市公司控制变量大全 上市公司控制变量大全是一项非常有价值的研究资料，它涵盖了大量上市公司的基本信息、财务报表、研发创新、行业竞争等1391个指标，覆盖年份从1990-2022年。这些信息可以为研究者提供很多有用的数据，例如可以用来研究上市公司的财务状况、业务规模、盈利能力等各方面的指标，还可以用来分析各种因素对公司业绩的影响，如市场环境、宏观经济变化等等。这份数据对于投资者、学者、分析师等人群都是非常有帮助的，可以为他们提供更加全面的公司数据以及深入的研究方向，希望对大家有所帮助。 一、数据介绍 数据名称：上市公司控制变量大全 数据年份：1990-2022年(更新到2023) 数据样本：77781条 数据指标：1391个 二、变量说明 共计1391个变量，包括但不限于以下类别： 1、基本信息（性质、行业、地址） 2、股票市场（发行、交易、价值） 3、财务报表（资产负债、利润表、现金流量） 4、财务指标（偿债能力、披露财务、比率结构、经营能力、盈利能力、现金流量、风险水平、发展能力、每股指标、相对价值指标、股利分配） 5、民营上市公司 6、治理结构 7、股东情况

三重相互作用是流体中能量传递的基本机制。 双谱模式分解 (BMD) 从实验或数值数据中得出与三元相互作用相关的相干流结构。 三元相互作用的特点是二次相位耦合，可以通过双谱检测。 所提出的方法使该三阶统计量的积分度量最大化，以计算与三重频率相关联的模式，以及识别共振三波相互作用的模式双谱。 与经典双谱不同，分解在三元组的三个频率分量之间建立了因果关系。 这允许区分和相互作用和差相互作用，以及指示非线性耦合区域的相互作用图的计算。

内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现Transformer-ABKDE（Transformer自适应带宽核密度估计）进行多变量回归区间预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习与传统核密度估计方法的结合，旨在提升多变量回归的预测精度、实现区间预测功能、增强模型适应性和鲁棒性，并拓展应用领域。项目面临的挑战包括数据噪声与异常值处理、模型复杂性与计算开销、区间预测准确性、模型泛化能力以及多变量数据处理。为解决这些问题，项目提出了自适应带宽机制、Transformer与核密度估计的结合、区间预测的实现、计算效率的提高及鲁棒性与稳定性的提升。模型架构包括Transformer编码器和自适应带宽核密度估计（ABKDE），并给出了详细的代码示例，包括数据预处理、Transformer编码器实现、自适应带宽核密度估计实现及效果预测图的绘制。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Matlab和机器学习算法的研发人员。; 使用场景及目标：①适用于金融风险预测、气象预测、供应链优化、医疗数据分析、智能交通系统等多个领域；②目标是提升多变量回归的预测精度，提供区间预测结果，增强模型的适应性和鲁棒性，拓展应用领域。; 其他说明：项目通过优化Transformer模型结构和结合自适应带宽核密度估计，减少了计算复杂度，提高了计算效率。代码示例展示了如何在Matlab中实现Transformer-ABKDE模型，并提供了详细的模型架构和技术细节，帮助用户理解和实践。

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