里面有关于动态矩阵预测控制，以及广义模型预测控制算法，smith补偿器程序

Baum-Welch算法(模型训练算法) 目的：给定观察值序列O，通过计算确定一个模型l ， 使得P(O| l)最大。 算法步骤： 1. 初始模型（待训练模型） l0, 2. 基于l0 以及观察值序列O，训练新模型 l； 3. 如果 log P(X|l) - log(P(X|l0) < Delta，说明训练已经达到预期效果， 算法结束。 4. 否则，令l0 ＝ l ，继续第2步工作

Spark2.x机器学习实战（算法篇：基于Kaggle竞赛数据集，六大算法模型构建），本课程主要讲解基于Spark 2.x的机器学习库，MLlib实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等6大算法，使用Kaggle竞赛数据集模型构建。本课拒绝枯燥的讲述，将循序渐进从Spark2.x的基础知识开始，然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark实现，最后均会通过实例进行解析实战，帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习。通过该课程的学习同学们可以全面掌握Spark MLlib机器学习，进而能够在实际工作中进行ML的应用开发和定制开发。

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综合能源系统是未来能源利用的发展趋势，其中电力系统和天然气系统的联系最为紧密，但随机因素的增加也给综合能源系统的安全稳定运行带来了挑战。针对电-气互联综合能源系统的最优潮流问题，考虑风电场出力的随机性以及电力负荷、天然气负荷的随机性，建立其机会约束规划模型，并采用基于半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。采用修改的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统，分析比较了不同置信度水平和不同波动性情形下系统运行状态以及运行成本的变化，并与确定性情形对比，结果表明机会约束规划模型有助于提高电-气互联综合能源系统运行的安全性。

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