广义KYP引理的离散系统鲁棒单调收敛迭代学习控制

使用节点方法以自然方式不规则分布节点的可能性是广义有限差分方法（GFDM）相对于经典有限差分方法的主要优点之一。 而且，此功能使其成为最有前途的无网格方法之一，因为它还使我们能够减少网格生成和积分的数值解的费时工作。 这种特性使我们能够轻松地塑造地质特征，同时保持结果的准确性，这在处理此类问题时可能引起人们极大的兴趣。 在土木工程中，两种广泛的地球物理调查方法是跨孔方法和地震折射方法。 本文显示了GFDM的使用，对上述地球物理调查测试进行了建模，当与实验数据进行比较时，显示出所获得结果的精度。

果蝇优化算法 优化 广义回归神经网络 对不常用备件进行ABC分类

在室内麦克风阵列声源定位算法的研究中,混响和噪声对定位精度影响很大,传统的声源定位算法无法在高混响和低信噪比的环境中保持较高的定位精度。为了解决这一问题,提出一种基于卷积神经网络的室内声源定位算法,该算法提取麦克风阵列接收信号的相位加权广义互相关函数作为训练特征,获取目标声源三维位置信息。基于NOIZEUS数据库的实验结果表明,该方法能够通过训练适应不同的声学环境,与其他基于学习的室内声源定位算法相比,其在高混响与低信噪比环境下仍具有较好的定位性能与鲁棒性,具有较大的研究和应用价值。

针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。

串、数组和广义表练习题答案

用广义表实现m元多项式

广义预测控制作为一种新型的远程预测控制方法，集多种算法的优点为一体，具有较好的性能，受到人们的重视，现有多种修正算法，大体上可分为显式算法和隐式算法两种，显式算法是先辨识对象模型参数，然后利用Diophantine方程作中间运算，最后得到控制律参数，由于要作多步预测, 就必须多次求解 Diophantine方程，因要经过繁琐的中间运算，所以计算工作量较大，占线时间太长。隐式算法，它不辨识对象模型参数，而是根据输入输出数据直接辨识求取最优控制律中的参数, 因而避免了在线求解Diophantie方程所带来的大量中间运算，减少了计算工作量，节省了时间

蛇的广义梯度矢量流：新的观察，分析和改进

广义无监督流形对准