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DB-KIT 提供了一系列由作者发布的基础和高级解决方案，用于处理监控和故障诊断问题。 基于过去十年的研究工作，DB-KIT 包括仅使用过程数据即可实现各种广泛使用的预测和诊断方法的功能。 凭借易于使用的功能和直观的演示，用户会发现它对进一步调查、比较研究以及教育目的很有用。

以数据驱动为核心的区域医疗数据中台.pdf

人工智人-家居设计-大数据驱动的智能交通云服务构建与组合技术研究.pdf

针对离线算法的不足，提出了一种在线虚拟参考反馈整定(VRFT)数据驱动算法。首先利用滤波器改变了离线算法的时序，得到用于实时运算的有效数据；然后提出了基于带遗忘因子递推最小二乘法的VRFT控制器参数辨识方法，不依赖于对象模型，完全利用实时数据实现了在线控制器参数整定。仿真结果表明, 在对象特性变化较大的情况下，在线VRFT方法优于传统的离线VRFT方法，具有很好的自适应性。

包含 DmJdbcDriver16.jar、DmJdbcDriver17.jar、DmJdbcDriver18.jar、dm8-oracle-jdbc16-wrapper.jar 以及配置说明

动态表 对地图布局的修改不仅限于用户在 ArcMap 中可以执行的操作。 ArcPy 提供了一些强大的工具，不仅用于操作图层，还用于更改地图文档中元素的外观和内容。 下面的代码和文档演示了如何在地图上构建表格，以响应“数据驱动页面”中的当前页面以及与该特定页面相关的数据。 虽然代码相对简单，但有一些 Python 组件，例如列表推导式、您应该熟悉的类以及 ArcPy 的游标和映射模块的知识。 让我们通过下面的设置和示例来看看这一切是如何工作的。 设置 对于任何数据驱动页面设置，您都需要一个索引层。 索引图层是一组要素，这些要素将根据要素的范围或索引图层属性表中定义的比例循环生成多个地图。 在您的 mxd 中，您需要在图层上启用数据驱动页面并设置“名称字段”参数。 此“名称字段”将成为稍后查询表（即 dbf）的关键组件。 下一阶段的设置都发生在 mxd 的“布局视图”中。 到达那里后

Jupyter Notebook 修正模型 数据导出 数据预处理 波导计算

锂电池数据驱动方法学习过程，通过BP神经网络梯度下降法训练网络参数，利用具体数据集训练，数据的20%用于验证训练算法鲁棒性

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和杭积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法。采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辫识算法在线计算PID参数。当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象。改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似杭积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求。通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性。