针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

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Natural Language Understanding 自然语言理解 第2版 James Allen

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针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

提出了一种新的Clos网络结构MmM，其中所有交换单元都采用输入缓存，因此适合在高速交换网络中实现。针对MmM结构，提出了分布式路由及调度算法，利用中间级交换单元向第一级交换单元提供的反馈信息为分组选路，可以较好地在中间级均衡交换网络内部的负载，减小输出端口的冲突。仿真结果表明，采用分布式路由及调度算法的MmM结构可以获得比采用并行循环分派算法的MSM结构更好的性能。

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为了整体处理彩色图像,提出了一种基于四元数的去除泊松噪声的加权平均滤波器。首先,基于彩色图像四元数表示法,将一幅彩色图像表示为一个纯四元数矩阵,并利用四元数代数理论定义了重建图像和原始图像之间的四元数均方误差;然后,结合非局部均值滤波的基本思想,采用拉格朗日乘数法推导出使QMSE紧上界最小的加权系数;最后,基于这些最优加权系数,对四元数表示的像素值进行加权平均,构造出四元数最优权值非局部均值滤波器,并将其应用于彩色图像泊松噪声去噪。针对常用标准图像的对比实验结果表明,所提的滤波器优于现有的四元数滤波器以及

扩频正交频分复用系统中的分集合并技术是提高系统可靠性的重要手段，在简要介绍扩频正交频分复用系统基础上，探讨几种典型的分集合并技术，包括正交性恢复合并、等增益合并、最大比合并、最小均方差合并、控制均衡，并进行了综合比较。指出扩频正交频分复用系统在各种情况下所宜采取的分集合并方案。