警告！！！ 该模拟不使用实际的PV，电池和DG模型。 它是仿真的基础。 这些模型需要通过阅读研究论文来正确实施。 在显示能源管理系统的工作方式时也很有用。

这个汉英机器翻译软件来自中科院计算所和北大计算语言所大约于2000年合作完成的汉英机器翻译系统

人工智人-家居设计-车载终端基于规则的路径智能化引导研究.pdf

支持 Redcon(RESP) 协议，为您的在线游戏提供简单的基于规则的匹配。 1- 简单匹配规则 系统最简单的用法是“直接匹配规则”，该规则玩家无需任何规则即可相互匹 2- 分数匹配规则 在这个例子中，用户匹配给定的分数规则，这意味着匹配只发生在 15 之间的用户分数 10。 3- 自定义匹配规则 在此示例中，我们创建自己的规则。我们只需要遵循“MatchRule”界面即可。 用法 您可以使用任何 redis 客户端将新用户添加到池中 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

基于规则的水资源系统模拟

规则套件 基于规则的模型通常用于数据分析，因为它们结合了可解释性和预测能力。 我们介绍RuleKit，这是一种用于规则学习的通用工具。 基于顺序覆盖归纳算法，它适用于分类，回归和生存问题。 用户指导的归纳模式的存在有助于验证关于预期或感兴趣的数据依赖性的假设。 强大而灵活的实验环境允许直接研究不同的诱导方案。 可以通过RapidMiner插件或R包以批处理模式执行分析。 为了方便起见，还提供了文档化的Java API。 RuleKit提供了以前的软件包中包含的所有功能： 有关生存规则归纳的 （Wróbelet al，2017）， 于用户引导归纳的 （Sikora等，2019）。 入门 在以下小节中，我们将简要介绍如何安装和使用RuleKit批处理接口，RapidMiner插件和R软件包。 该软件需要版本8中的Java Development Kit（已测试1.8.0版）才能正常工作

基于规则的逻辑门限值的混合动力汽车整车控制策略_混合动力汽车Simulink模型.rar

异常检测工具包（ADTK）异常检测工具包（ADTK）是用于无监督/基于规则的时间序列异常检测的Python软件包。 由于异常的性质在不同情况下会有所不同，因此模型可能无法正常工作异常检测工具包（ADTK）异常检测工具包（ADTK）是用于无监督/基于规则的时间序列异常检测的Python软件包。 由于异常的性质在不同情况下会有所不同，因此模型可能无法普遍适用于所有异常检测问题。 正确选择和组合检测算法（检测器），特征工程方法（变压器）和集成方法（聚合器）是建立有效的异常检测模型的关键。 此套餐提供

RDRPOSTagger是一款功能强大，易于使用且与语言无关的基于规则的工具包，用于词性（POS）和词法标记。 RDRPOSTagger在学习和标记过程中均获得了快速的性能。 与最先进的结果相比，RDRPOSTagger也实现了非常具有竞争力的准确性。 RDRPOSTagger现在支持保加利亚语，捷克语，荷兰语，英语，法语，德语，印地语，意大利语，葡萄牙语，西班牙语，瑞典语，泰语和越南语的预训练POS和形态标记模型。 此外，RDRPOSTagger支持针对40种语言的预训练通用POS标记模型。 在以下位置查看RDRPOSTagger的完整用法：http://rdrpostagger.sourceforge.net/

以动物识别系统为例，实现基于规则的系统表示与推理