基于matlab的解耦控制simulink仿真

基于matlab的模糊控制实现解耦控制

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于没有手动标注用户兴趣的标签，现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式，这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个对比学习框架，以将推荐的长期和短期兴趣（CLSR）与自我监督分开。具体来说，我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后，我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理，作为用户兴趣的伪标签。然后设计成对对比任务来监督兴趣表示与其相应兴趣代理之间的相似性。最后，由于长期和短期利益的重要性是动态变化的，我们建议通过基于注意力的网络自适应地聚合它们进行预测。我们对电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集进行了实验。经验结果表明，我们的 CLSR 始终优于所有最先进的模型，并有显着改进：GAUC 提高了 0.01 以上，NDCG 提高了 4% 以上。进一步的反事实评估表明，CLSR 成功地实现了长期和短期利益的更强解耦。

多变量系统的解耦与控制研究，秦静，李世光，本文首先介绍了多变量系统的各种特点以及其耦合特性并在其基础上对PWM整流器进行了解耦分析。通过静止坐标变换和旋转坐标变换，得

具有半解耦分解的微光图像增强 该算法在MATLAB的“”中的实现。 IEEE多媒体交易。 1引言 弱光图像增强对于高质量图像显示和其他视觉应用很重要。 这是一项艰巨的任务，因为增强功能有望改善图像的可见性，同时又保持其视觉自然感。 尽管基于Retinex的方法已被公认为是此任务的代表技术，但它们仍然存在一些局限性。 首先，仍然可以将各种工件引入一些增强的结果中。 其次，尽管可以使用多种先验信息来解决第一个问题，但它需要仔细地将先验模型建模到正则化项中，并且往往会使优化过程更加复杂。 在本文中，我们提出了高斯总方差，并将其用作正则化项来构建我们的Retinex分解模型，该模型以半解耦的方式逐步细化分解的层。 在几个公共数据集上进行了定性和定量实验，以评估我们的方法。 结果表明，我们的方法可以同时产生具有较高可见度和可接受的视觉质量的图像，在一些客观和主观的评估指标方面，它优于其他最新的低光增

前馈补偿解耦法设计一已知的两输入、两输出有耦合被控对象的解耦控制系统，并完成它的混合仿真，对无耦合系统、有耦合而未解耦系统以及有耦合且采用解耦控制系统的控制作比较研究

人工智人-家居设计-基于MAS技术的焦炉集气管压力智能解耦与协调控制研究.pdf

PID神经元网络解耦控制算法.pdf.pdf

为了解决强耦合问题和控制过程中参数难于调节的问题,提出了基于忆阻的自适应单神经元多变量解耦PID控制器,根据传统控制器的结构和原理,构建了两变量解耦控制器的结构。分析了两变量解耦控制器的性能,给出了实验仿真结果。通过实验结果,发现这个新的两变量解耦控制器具有较高的控制可靠性、较好的适应性,比传统的控制器学习速度快。最后得到了一个理想的、自适应、自组织的多变量解耦控制器,并获得了较好的控制效果。

多变量神经网络解耦控制在化工精馏塔中的应用，杨春，李国勇，针对化工精馏塔顶部产品回路与底部产品回路之间存在严重耦合性的问题，提出一种基于PSO优化算法的多变量RBF神经网络解耦方法。首先