跨域故障检测 包含实验代码和我的学士学位示例的存储库：通过最佳传输进行跨域故障检测。 更多细节即将推出！ 动态系统 实施基准 两缸系统 连续搅拌React釜（CSTR）[1] 型号识别 一阶加延时 二阶加延时 PID调整 直接合成[2] 实施算法 基于实例的传输 内核均值匹配（KMM）[3] Kullback-Leibler重要度估计数（KLIEP）[4] 最小二乘重要性拟合（LSIF）[5] 基于特征的转移 传输成分分析（TCA）[6] 测地线内核（GFK）[7] 主成分分析（PCA）[7] 领域对抗神经网络（DANN）[8] 基于最佳运输的转移 Sinkhorn Transport [9]-已在库中实现 Monge Transport [10]-已在库中实现 联合分配最优运输（JDOT）[11]-改编自 结果 比较研究 React顺序 1.0 0.

Bertsekas - Dynamic Programming and Optimal Control Vol I

ZDT1-6与DTLZ1-7的真实最优前端数据集,用于与求出的parteo最优前端做比较。数据集可以直接调用

离散控制Matlab代码系留飞行物的非线性模型预测控制和状态估计 动机 是否可以在三维空间中两点之间的预定轨迹上移动飞行物体？ 考虑了以前的建模尝试，并应用了Lagrange形式主义，以便找到更合适的模型以进行更快的仿真和控制。 然后使用几个优化例程估算其参数。 像往常一样，对模型进行线性化和离散化处理，并使用离散线性二次调节器来控制球的仰角，作为对转盘上不同种类输入激励的响应。 仅在设计和实现卡尔曼滤波器之后才能实现全状态控制器。 然后使用所谓的内部模型原理对这两个组件进行改进，以使球的仰角响应尽可能保持不变。 然后开发了非线性模型预测控制以及移动视点估计器（状态观测器），并测试了两个非平凡的最优控制问题。 代码 该代码在模块化主题检查点中分开，对于其中的一些主题检查点（基本上出于建模目的）仅可用Matlab实现，而对于状态估计或预测控制实时C ++（OROCOS）版本也需要这些实现。 造型部分 代码中的点1-6对应于遵循的建模链： 1，2：摩擦参数识别：找到并调整了从下部电机到轴的简单摩擦模型。 调整了二阶模型，并将其用作进一步模型链的基础。 3：用Matlab符号工具进行Lagr

文献源代码

经典动态规划教材，影印版，错误较少。可作为入门书籍阅读。

采样控制方面的力作，英文版！有机会大家好好看看

排队论最优化设计的书，全面介绍了排队论基础知识，对于计算机和数学等专业领域的应用很有帮助。

卡尔曼滤波经典书籍，详细介绍了最优估计理论，推导了离散的卡尔曼滤波器，预报器，平滑器等等。

Optimal Control (3rd Edition).