高速动车组持续高速运行，对控制系统的可靠性和抗干扰能力提出了更高要求．结合高速动车组非线性动力学特点和系统运行数据，应用减法聚类和模式分类算法建立高速动车组多模型集；为适应对象和扰动特性的变化建立高速动车组自适应模型；采用基于累计误差最小的切换策略在线选择最优控制模型，据此设计主动容错预测控制算法来实现高速动车组安全高效运行．最后，仿真实例验证了该方法的有效性．
2023-02-18 22:43:09
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本文研究基于IMMJPDA 算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA 算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。
2022-12-01 17:04:06
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pytorch构建双模型
第一部分：构建”se_resnet152″,”DPN92()”双模型
import numpy as np
from functools import partial
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.optim import SGD,Adam
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.optim.o
2022-11-16 15:47:58
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针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的间题，基于一个给定的指标切换函数，采用多个基于不同动态噪
声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼
滤波器相比，多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.
声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼
滤波器相比，多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.
2022-09-13 16:10:23
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