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针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补偿控制。Matlab仿真结果表明,基于动态模糊神经网络的非线性补偿控制方法控制结果正确,响应快速。

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灰尘模型matlab原代码深度图像去模糊的尺度循环网络 by , 高红云, , , . () 我们在真实数据上的结果 测试数据集的结果 更多关于以前论文真实照片的案例： 先决条件 Python2.7 西比 Scikit-image 麻木的 Tensorflow 1.4 with NVIDIA GPU or CPU（cpu 测试很慢） 安装 将此项目克隆到您的机器上。 git clone https://github.com/jiangsutx/SRN-Deblur.git cd SRN-Deblur 测试 通过以下方式下载预训练模型： checkpoints/ download_model.sh 。 要测试文件夹中的模糊图像，只需使用参数--input_path=并将输出保存到--output_path=

。 例如： python run_model.py --input_path=./testing_set --output_path=./testing_res --gpu=0 如果您有 GPU，请包含--gpu参数，并将您的

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