利用状态依赖控制策略对切换信号进行设计, 使得一类参数不确定时滞非线性切换系统指数稳定且具有一定的H∞ 抗干扰性能. 利用Lyapunov-Krasovskii (LK) 函数方法, 以线性矩阵不等式组的方式, 给出了稳定切换律存在的充分条件, 并且该系统是指数稳定的. 通过引入自由矩阵并结合积分不等式技巧, 得到了保守性较低的稳定性条件. 仿真算例表明了所提出方法的有效性和较低的保守性.

基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法。利用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波(Based on Particle Swarm Optimization (PSO) to determine the parameters of the pulse in Europe and neural network filtering method. The use of particle swarm optimization (PSO) to determine PCNN parameters of image filtering, image filtering)

由于风电功率预测的局限性，难以准确而有效地刻画风电功率的概率分布函数，提出考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法。该方法可有效应用于风电概率分布集合中的任意分布情况，在一定概率约束下保证配电网的安全运行要求，同时最小化配电网网损和无功设备投资成本之和。采用概率分布鲁棒机会约束模型描述含风电的配电网无功规划问题，根据潮流平衡等式分离节点电压和支路功率约束中的随机向量，根据条件风险价值（CVaR）的物理意义构建关于节点电压约束和支路功率约束的CVaR模型，利用对偶优化、Schur补和S-lemma的性质将该模型转化为确定性的双线性矩阵不等式（BMI）问题。采用基于BMI优化的免疫粒子群算法求解该问题。改进的IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所提无功规划方法的可行性和有效性。

确定性不确定性量化（DUQ） 此存储库包含进行的代码，该代码已在ICML 2020上接受发布。 如果代码或论文对您的研究有用，请在我们的工作中添加引用： @article{van2020uncertainty, title={Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network}, author={van Amersfoort, Joost and Smith, Lewis and Teh, Yee Whye and Gal, Yarin}, booktitle={International Conference on Machine Learning}, year={2020} } 依存关系 该代码基于PyTorch并需要一些其他依赖项，列在。 该代码已使用环境文件中指定的版本

使用TDOA和FDOA测量的半确定松弛源定位方法

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数学六年级上册教案-★确定起跑线-人教版.docx

这里面是H3CNE题库，网上很多都是446题的，这里面是450题。有做题的模拟器，版本必须用我zip包里面的，否则可能会出现打不开的情况。有些题目原本答案还是就版本的，我修改过了。最后4道题我加上去的，解释也是我自己写的，我也是学生，可能描述不一定正确，见谅。

传统光纤表面等离子波段与外界折射率共振波段的确定。