高速列车（HST）的多目标操作优化由于操作复杂性和环境不确定性的增加而很难通过人工操作来实现。本文基于HST的非线性动力学，建立了TS模糊双线性模型。考虑到安全性，准时性和能效，提出了一种基于TS模糊双线性HST控制模型的自适应预测控制方法。考虑到模型的适应性和方法的实时性，在模型预测误差超过给定阈值的情况下，使用惰性学习算法在线调整模型和控制器的参数。基于真实的HST运行数据的仿真结果表明，该方法大大提高了HST的跟踪精度和能效。

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基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。

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尽管高分辨率全色（HR PAN）图像的带宽很宽，但在低分辨率多光谱（LR MS）图像的每个波段中带宽都很窄。 因此，HR PAN图像的空间分辨率比LR MS图像的空间分辨率高得多。 但是，HR PAN图像只有一个波段。 泛锐化算法的目的是使泛锐化图像具有高空间分辨率和良好的光谱信息。 通过扩展HR PAN图像中的草图信息，提出了一种新的泛锐化学习插值方法。 草图信息包含图像的边缘和线条特征，并且草图信息的每个部分都有其自己的方向。 根据HR PAN图像的原始草图图，通过设计的几何模板获得区域图。 由于HR PAN图像的尺寸与LR MS图像的尺寸不同，因此通过最近的插值方法将LR MS图像插值为插值多光谱（IMS）图像。 另外，可以通过该区域地图将IMS图像映射到结构和非结构区域中。 非结构区域通过方差值分为平滑区域和纹理区域。 对于结构和纹理区域，分别通过提出的结构和纹理学习插值方法对IMS图像中的插值像素进行重新学习和重新调整。 实验结果表明，所提出的泛锐化方法可以在视觉效果和质量指标上提供出色的性能，特别是对于光谱差异较大的图像。

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