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针对压水堆核动力装置蒸汽发生器的水位控制提出一种分层模糊自适应控制方案。 该方案中2 个模糊控制器分层连接, 每个模糊控制器均采用典型模糊控制单元, 使得模糊规则个数和可调参数个数 大大减少, 便于在线学习和实时控制。给出了分层模糊控制器的解析表达式及可调参数的在线学习方 法。在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中, 该方案的控制效果明显优于已有的变参数 P I D 控制, 验 证了该方案的有效性。

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针对同类文本中提取的关键词形式多样，且在相似性与相关性上具有模糊关系，提出一种对词语进行分层聚类的文本特征提取方法。该方法在考虑文本间相同词贡献文本相似度的前提下，结合词语相似性与相关性作为语义距离，并根据该语义距离的不同，引入分层聚类并赋予不同聚类权值的方法，最终得到以词和簇共同作为特征单元的带有聚类权值的向量空间模型。引入了word2vec训练词向量得到文本相似度，并根据Skip-Gram+Huffman softmax模型的算法特点，运用点互信息公式准确获取词语间的相关度。通过文本的分类实验表明，所提出的方法较目前常用的仅使用相似度单层聚类后再统计的方法，能更有效地提高文本特征提取的准确性。

面向背景的分层液体病例研究 背景导向纹影 来自维基百科的免费百科全书背景导向纹影（BOS）是一种利用流体密度和折射率之间的Gladstone-Dale关系对流体密度梯度进行流动可视化的新技术。 BOS通过消除使用昂贵的镜子，激光和刀刃的需要简化了可视化过程。在其最简单的形式中，BOS利用随机生成的点阵图形的简单背景图案，廉价的频闪光源和高速数码相机。 在其实施的初始阶段，它主要用作定性可视化方法。进一步研究开发该技术将实现流体流动的定量可视化，包括低温流动，超音速和高超声速流动，生物医学装置流动可视化等各种应用。 更多信息，请访问https://en.wikipedia.org/wiki/Background-oriented_schlieren_technique 该软件主要由来自特拉维夫大学Alex Liberzon实验室的Lilly Verso编写，使用OpenPIV软件包作为平台。该软件利用OpenPIV Matlab软件包进行互相关分析（基本上是PIV分析的剥离版本）和OpenPIV - Poisson求解器思想的压力包。使用公共域Matlab代码测试了额外的泊松求解器。感谢这些软件包的作者。

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