本文研究了异步离散时间多智能体系统的约束共识问题，其中每个智能体在达成共识时都需要位于封闭的凸约束集内。 假定通信图是有向的，不平衡的，动态变化的。 另外，假定它们的并集图在有限长度的某些间隔之间是牢固连接的。 为了处理代理之间的异步通信，可以通过添加新的代理将原始异步系统等效地转换为同步系统。 通过利用凸集上的投影特性，可以估算从新构建的系统中的智能体状态到所有智能体约束集的交集的距离。 基于此估计，通过显示新构建系统的线性部分收敛并且非线性部分随时间消失，证明了原始系统已达成共识。 最后，提供了两个数值示例来说明理论结果的有效性。

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内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab实现Transformer与双向门控循环单元（BiGRU）相结合的时间序列分类模型。文章首先阐述了Transformer的独特魅力及其在时间序列数据处理中的优势，如光伏功率预测、负荷预测和故障识别等任务。随后，逐步讲解了从数据准备、模型搭建、训练优化到最后结果展示的具体步骤。文中提供了详细的代码片段，包括数据读取、模型结构定义、训练参数设置等，并附有丰富的图表用于评估模型性能。此外，作者还分享了一些实用的小技巧和常见问题解决方案，确保新手能够顺利上手并成功运行代码。 适合人群：对时间序列数据分析感兴趣的初学者，尤其是有一定Matlab基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行时间序列分类的任务，如电力系统中的光伏功率预测、负荷预测以及设备故障诊断等。通过本篇文章的学习，读者将掌握如何构建高效的Transformer-BiGRU模型，提高预测精度。 其他说明：本文提供的代码已在Matlab 2023b及以上版本中测试通过，用户只需准备好符合要求的Excel格式数据即可直接运行。同时，代码中包含了详细的中文注释，便于理解和修改。

关于卡尔曼滤波和维纳滤波时间序列分析的经典方法

采用高温固相法制备了不同摩尔分数H3BO3的红色长余辉材料Ca0.77Zn0.2Na0.03Ti0.97Nb0.03O3:Pr3+0.002,利用X晶体衍射、发光光谱、余辉曲线和热释光曲线对制备的样品进行表征。结果表明:掺杂不同摩尔分数的H3BO3并没有改变样品的主晶相;当H3BO3的摩尔分数为0.07时,样品的发光光谱强度达到最大,继续增大掺杂量,样品的发光光谱强度开始减弱;当H3BO3的摩尔分数为0.07时,样品的余辉性能达到最强,余辉时间为21min,此时对应的陷阱深度为0.68eV。

时间分辨太赫兹光谱分析是一种利用太赫兹波段的光谱特性进行物质分析的先进技术。太赫兹波段位于微波和红外光之间，具有独特的物理和化学性质，能够穿透非极性材料、纸张、衣物等，广泛应用于物理、化学、生物以及材料科学等领域。时间分辨太赫兹光谱分析技术通过测量太赫兹脉冲与物质相互作用后的时间延迟和光谱变化，可以获取物质内部的电子、声子以及极化等动力学过程。 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理等领域。Matlab提供了一种高级的编程语言，使得科学计算和算法的实现更加简单高效。在时间分辨太赫兹光谱分析中，Matlab可以通过编写专门的程序来处理实验数据，完成信号的采集、分析、模拟以及图形的绘制等任务。 Matlab程序包“THz-Analysis-Programs-master”中包含了一系列工具箱和函数库，这些资源针对太赫兹光谱分析进行了优化和定制。这些程序能够帮助研究人员进行太赫兹时域光谱的校准、光谱信号的提取、数据的预处理、参数的拟合以及结果的可视化等工作。研究人员可以利用这些程序快速地进行实验数据的处理，同时避免了传统编程中复杂和繁琐的步骤，极大地提高了实验效率和研究进度。 该Matlab程序包为用户提供了灵活性和扩展性。用户可以根据自己的实验需求，对程序进行适当的修改和扩展，以适应不同的实验条件和分析目标。程序中通常会包含一些高级功能，如多维数据处理、噪声滤除、数据融合等，这些高级功能为研究者提供了强大的数据处理工具，可以处理更加复杂的太赫兹光谱数据。 此外，Matlab程序包的开发通常伴随着详细的用户文档和示例代码。这些文档和示例代码对于初学者来说是非常宝贵的资源，能够帮助他们更快地学习和掌握时间分辨太赫兹光谱分析技术。通过阅读文档和运行示例代码，用户可以了解程序的基本结构和使用方法，以及如何处理和分析太赫兹光谱数据。 在使用Matlab程序包进行太赫兹光谱分析时，用户需要注意数据的准确性和程序的可靠性。数据准确性需要依赖于高质量的实验数据和恰当的数据处理方法，而程序的可靠性则需要通过严格的测试和验证来保证。只有确保了数据和程序的高质量，最终的分析结果才能具有科学性和可信度。 对于计算机学科来说，Matlab程序包的应用是其重要的实践环节之一。它不仅能够帮助计算机专业的学生和研究人员深入理解太赫兹光谱分析的复杂性，还能够加强他们解决实际问题的能力。通过Matlab程序包，计算机专业的学生能够将理论知识与实践应用紧密结合起来，为将来的科研或工业应用打下坚实的基础。 时间分辨太赫兹光谱分析的Matlab程序包“THz-Analysis-Programs-master”为研究人员提供了一套完整的解决方案，它将太赫兹光谱分析技术和Matlab强大的数据处理能力相结合，极大地提高了太赫兹光谱分析的效率和准确性，对于推动相关领域的科学研究和技术发展具有重要意义。

带时间窗和容量限制的车辆路径规划(VRPTW)问题及其多种求解方法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、节约里程算法及禁忌搜索算法。重点讲解了遗传算法的具体实现步骤，包括主函数骨架、种群初始化、适应度计算、交叉操作等部分。文中提供了完整的MATLAB代码，并对每个模块进行了详细的解释，确保代码的可读性和易修改性。此外，还讨论了惩罚系数的设定以及实际应用中的注意事项。 适合人群：对车辆路径规划感兴趣的科研人员、物流行业从业者、算法开发者及学生。 使用场景及目标：适用于解决物流配送中的路径优化问题，旨在最小化运输成本并满足时间和容量约束。通过学习本文，读者能够掌握VRPTW问题的基本概念和解决方案，进而应用于实际物流调度系统中。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接运行，用户可以根据自身需求调整参数和数据集，以适应不同的应用场景。同时，文中提到的一些技巧也可以用于改进现有算法性能。

内容概要：本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤：具体步骤包括数据清洗与划分，利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练，并对训练后的模型进行了有效性检验；最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群：对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标：适用于各种含有周期成分的数据预测任务；主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明：提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。