针对内置式永磁同步电机(IPMSM)牵引系统机械参数时变、恒转矩区需高转矩输出、恒功率区需宽调速问题,运用非线性自适应控制理论,设计了一种电流滞环控制非线性自适应反步控制器。该非线性控制器在恒转矩区采用最大转矩比电流控制,提高转矩输出能力;在恒功率区采用弱磁控制策略,扩大调速范围;同时对电机参数摄动有较强的抑制能力,表现出较好的鲁棒性。仿真结果证明了IPMSM牵引系统非线性控制器的正确性和有效性。

LMS自适应波束形成MATLAB程序，使用LMS算法进行波束形成

该电路可以实现在数字量输入信号的高电平处于5~36V之间波动时，稳定的判别信号，并且既保证光耦的输入侧电流安全，又保证光耦对输入信号准确判别。

针对一类多关节机器鱼推进速度的调节, 提出一种运动学建模与控制匹配设计的新方法. 以可控性为目标, 建立了基于能量转化系数的鱼尾摆动规律与推进速度性能参考(SSPR) 模型, 系统已知参数把能量转化率收敛到一个可控可调节范围. 自适应迭代学习控制策略与之匹配, 能适时辨识并周期性地更新该模型的能量转化系数, 实现机器鱼在陌生水环境中的推进速度自调节. 仿真分析验证了该模型和控制方法的正确性.

易语言窗口组件自适应,可以自动依据窗口分辨率调整,易语言窗口自适应改变大小模块源码例程程序调用API函数，根据窗口消息值实现窗口组件的自适应大小。 ' 5>功能特点: ' A:简单,两个命令直接可以自定义改变组件自适应. ' B:代码格式规范,处女座最爱 ' C:纯数组操作,速度快效率高 ' D:支持模糊匹配组件标题,一次匹配多个组件设置 ' E:支持每个组件 左\顶\宽\高\右\底 的固定及自动设置,自定义方案丰富 ' F:支持获取组件大小位置信息,比例缩放组件 ' G:附带使用案例,简单明了

为了将图像中内容特征相近的像素尽可能分割到同一区块，提高图像分割的针对性和自适应性，提出了一种基于有序数据聚类的图像自适应分条算法。该算法首先计算图像中所有像素点的梯度值，相加每列像素梯度值得到列累积能量；然后对能量数据进行加权平滑生成连续曲线，用该平滑曲线的凹凸性自适应确定图像分条总数；最后构造图像列累积能量数据的条件距离矩阵，由已确定的分条数采用系统聚类的方法实现图像分条。分条实验结果对比表明，提出的算法能根据不同图像内容自适应地进行图像条分割，且将分条结果应用于图像内容感知缩放研究中可获得满意的缩放效果，因此该算法能较好地对图像内容进行分类和识别。

一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型.pdf

紫外线matlab代码艾达网 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习 参考资料：Cortes, C., Gonzalvo, X., Kuznetsov, V., Mohri, M. & Yang, S.. (2017)。 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习。 第 34 届机器学习国际会议论文集，PMLR 70:874-883 这个 Python 项目旨在实现 AdaNet 的 API，使用基于文章的算法：简而言之，这个模型正在根据它适合的数据复杂性从头构建一个神经网络， 这就是它命名为自适应模型的原因。 对于这个实现，手头的问题总是一个二元分类。 在拟合操作期间，它将构建隐藏层和每层中的神经元数量。 决定是更深（添加隐藏层）还是更宽（将神经元添加到现有层）， 或者更新现有的神经元权重以封闭的计算形式完成（通过使用巴拿赫空间对偶）文章中所示。 最后，它将优化最佳神经元（添加或现有）的权重，更新参数并进行迭代。 文章讲了AdaNet的几个变种，这是AdaNet.CVX的实现， 在附录 C 中解释 - 以封闭形式解决每个步骤中的凸子问题。 文章 [v.1] 的先前版本中显示了对该

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型。通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数。对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE,MAE,MPE和Th

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