利用Lyapunov理论研究了鲁棒H∞滤波问题。对所有的时变不确定性，设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H∞性能。为了简化问题的推导过程，引入了辅助系统，并给出了滤波器存在的充分且必要条件。通过矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法，利用LMI工具箱可以方便地得到滤波器的表达形式。最后，数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性。

ICCV论文的Matlab实现——用于鲁棒视觉目标跟踪的联合组特征选择和判别滤波器学习__Matlab implementation of ICCV2019 paper _Joint Group Feature Selection and Discriminative Filter Learning for Robust Visual Object Tracking_.zip 随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉目标跟踪作为其中的一个重要研究领域，吸引了大量的关注。视觉目标跟踪是指在视频序列中实时地追踪特定物体的位置和运动状态。目标跟踪算法需要对目标进行准确检测，并在连续的视频帧中保持对目标的锁定，即使在物体移动、遮挡或背景变化等复杂情况下也要尽可能地减少跟踪误差。 在诸多的目标跟踪算法中，基于判别滤波器的方法因其良好的实时性和鲁棒性而备受青睐。判别滤波器通常采用特征选择的方法来提取与目标跟踪最相关的特征。然而，选择哪种特征以及如何组合这些特征对于跟踪性能的提升至关重要。 ICCV（国际计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域内一个著名的学术会议。ICCV2019上发表的这篇论文提出了一种联合组特征选择和判别滤波器学习的新方法。该方法通过学习区分目标与背景的特征，并将其用于判别滤波器的更新，从而实现更加准确和鲁棒的目标跟踪。该算法不仅提高了跟踪的准确性，同时也提高了对遮挡和快速运动等挑战性场景的适应能力。 Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和仿真的编程语言和环境。Matlab的高级数学功能、丰富的工具箱和易于使用的可视化环境使其成为计算机视觉算法开发和测试的理想平台。在这篇论文中，研究人员利用Matlab实现了这一创新的视觉目标跟踪算法，并通过Matlab的快速原型开发特性，对算法进行了验证和展示。 为了使更多的研究者和工程师能够理解和复现这一算法，作者将论文中的算法实现了Matlab代码，并通过压缩包的形式发布。压缩包内的文件结构和代码注释的清晰程度对于其他用户学习和使用该算法至关重要。代码中可能包含多个函数和脚本，用于处理不同的跟踪阶段，如目标检测、特征提取、滤波器更新以及结果评估等。 此外，为了验证算法的有效性，作者可能还在压缩包中包含了测试数据集和相应的评估脚本。这些数据集包含了各种具有挑战性的跟踪场景，例如背景复杂、目标运动快速、存在遮挡等。通过在这些数据集上运行算法，研究者和工程师可以准确评估跟踪性能，并与其他算法进行比较。 该论文的Matlab实现不仅促进了该领域的学术交流，也加速了先进算法的工程应用。通过提供可复现的代码，研究人员可以在此基础上进行改进或将其集成到更大规模的应用中。对于视觉目标跟踪这一领域来说，这种开放和共享的精神极大地推动了整个领域的发展和进步。

概书是鲁棒控制的经典之作，从另一种角度阐述鲁棒控制，通过不等式的方法给出解决方案。

主动配电网两阶段鲁棒恢复优化模型及其MATLAB代码实现。首先，通过对IEEE Transactions on Power Systems文献的深入解读，阐述了该模型的设计理念与实践应用。该模型针对不确定分布式发电（DG）出力和负荷大小的情况，提出了两阶段鲁棒恢复策略：第一阶段确定故障恢复策略，第二阶段寻找最恶劣场景。文中还介绍了C&CG方法用于求解该模型的具体步骤。此外，文章提供了确定性和两阶段鲁棒故障恢复方法的MATLAB代码，并通过蒙特卡洛模拟法进行N-1故障扫描，验证了模型的有效性和优越性。 适合人群：从事电力系统研究和开发的专业人士，尤其是对主动配电网故障恢复感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要提升主动配电网恢复能力的研究项目和工程实践中，帮助研究人员理解并应用两阶段鲁棒恢复优化模型，从而提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括具体的代码实现，便于读者在实际工作中进行实验和验证。

内容概要：本文介绍了针对配电网故障恢复的一种创新性两阶段鲁棒优化模型及其Matlab实现。该模型来源于顶级学术期刊IEEE Transactions on Power Systems的一篇文章，采用Yalmip和Gurobi作为求解工具。文中不仅提供了详细的理论解释，还展示了具体的编码步骤，包括变量定义、目标函数设定以及约束条件的建立。此外，作者还分享了一些关键代码片段，帮助读者理解如何利用列约束生成法解决此类复杂的优化问题。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士，尤其是那些关注配电网优化与故障恢复领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和应用先进优化算法于实际工程问题的研究项目。通过学习本文提供的案例，读者可以获得宝贵的经验，掌握如何将最新的科研成果转化为实用的技术解决方案。 其他说明：本文不仅限于理论探讨，还包括完整的代码实现，使读者能够在实践中验证所学知识。同时，也为未来的研究提供了良好的起点和参考模板。

"《基于Matlab+YALMIP+Gurobi的配电网两阶段鲁棒故障恢复策略复现与实践》——中科院一区期刊IEEE Transactions on Power Systems中的顶刊成果详解与实现",《基于Matlab与Gurobi的配电网两阶段鲁棒故障恢复优化模型复现与实践》,1020-(顶刊复现)配电网两阶段鲁棒故障恢复(matlab实现) 参考资料为：《Robust Restoration Method for Active Distribution Networks》 复现自中科院一区期刊IEEE Transactions on Power Systems 使用matlab+yalmip+gurobi进行求解 代码逻辑清晰，注释详细 本文提出了一种具有两阶段目标的可调鲁棒恢复优化模型，使用列约束生成方法进行求解。 本资源包含对文献的详细解读以及完整matlab代码复现 邮箱，后请及时给出邮箱。 ,1020;顶刊复现;配电网;两阶段鲁棒故障恢复;Matlab实现;IEEE Transactions on Power Systems;中科院一区期刊;yalmip;gurobi

"基于COMSOL模型的干热岩与超临界二氧化碳开采增强型地热系统模型研究：热流固耦合与高鲁棒性计算",COMSOL模型，地热模型，干热岩模型 超临界二氧化碳开采增强型地热系统地热模型 CO2-EGS，热流固耦合 模型收敛性好，可以根据自己的需求自由修改，计算速度快，鲁棒性好。 ,COMSOL模型; 地热模型; 干热岩模型; 超临界二氧化碳开采; 增强型地热系统; CO2-EGS; 热流固耦合; 模型收敛性好; 计算速度快; 鲁棒性好。,多尺度COMSOL地热及干热岩热流固耦合模型 在当前能源领域，地热能源作为一种清洁、可再生的自然资源，其开发和利用受到了广泛关注。尤其是随着增强型地热系统（Enhanced Geothermal Systems, EGS）技术的发展，人类对地热资源的开发能力得到了显著提高。而在众多EGS技术中，超临界二氧化碳（CO2）作为工作流体的CO2-EGS技术，以其高效热能转换和环保优势，成为了研究的热点。COMSOL Multiphysics是一款强大的多物理场模拟软件，它能够模拟热流固耦合等问题，为研究超临界二氧化碳开采干热岩地热能提供了重要的模拟工具。 本研究以COMSOL模型为基础，重点研究了干热岩与超临界二氧化碳相结合的增强型地热系统模型。在该系统中，超临界二氧化碳作为热交换介质，通过循环抽取地下的热能，并通过地面热交换设备转化为可用的热能或电能。研究中涉及了热流固耦合过程，即考虑了热能、流体流动和岩石应力变形的相互作用，这对于确保系统长期稳定运行至关重要。 研究成果表明，基于COMSOL模型的模拟计算具有良好的收敛性和高鲁棒性，这意味着模型能够快速而准确地响应不同工况的变化，并具有较强的容错能力。此外，模型的自由修改性使得研究人员可以根据实际需求调整参数和边界条件，从而获得更为精确的模拟结果。 探索地热能源模型与增强型地热系统的奇妙之旅涉及了对地热资源的分布、特性及开发技术的深入了解。模型地热模型与干热岩模型超临界二氧化碳开的研究，不仅涉及到地热资源的地质特性，还包括了对超临界二氧化碳流体特性的研究。这些研究工作为地热能源的高效开发提供了理论基础和技术支持。 在对地热能源模型与增强型地热系统的深入探索过程中，研究者们面临着多尺度问题的挑战。多尺度模型能够描述从宏观岩体尺度到微观裂隙尺度的不同物理过程，这对于准确模拟地热系统的复杂行为至关重要。因此，本研究中提到的多尺度COMSOL地热及干热岩热流固耦合模型能够为这一挑战提供解决方案，帮助研究者更好地理解地热系统的动态变化和响应。 通过这份研究，我们可以看到地热能源开发技术的无限可能性。科技领域对于地热能源模型和增强型地热系统的探究，不仅仅是对现有资源的开发，更是对未来能源科技的拓展。通过模型地热模型干热岩模型超临界二氧化碳的深入研究，我们能够更好地掌握地热资源的分布和特性，开发出更加高效和环境友好的地热能技术。 本研究通过COMSOL模型对干热岩与超临界二氧化碳相结合的增强型地热系统进行了深入探讨，涉及热流固耦合、多尺度模拟等关键技术问题。研究结果不仅加深了我们对地热能开发技术的理解，还为未来地热能源的高效和环保开发提供了重要的理论依据和技术支持。随着计算技术的不断进步和地热能源开发技术的持续创新，我们有理由相信地热能源将在未来的能源结构中占据更加重要的位置。

基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改

“电气综合能源系统研究：利用分布鲁棒机会约束应对风电不确定性风险与模糊集处理”,电气综合能源系统中基于分布鲁棒机会约束的协同经济调度策略与仿真研究,分布鲁棒；复现；电气综合能源系统；分布鲁棒机会约束(DRCC)；ADMM分布式算法；全网独，恶意差评的请绕路 有意者加好友 注:非完美复现 研究内容:为了应对风电不确定性给电气综合能源系统带来的运行风险，采用分布鲁棒机会约束，通过数据驱动的方式，以少量的风电预测误差历史数据得到与矩信息有关的模糊集，并将形成的机会约束问题转化为易于求解的形式。 仿真软件：matlab 参考文档：《不确定风功率接入下电-气互联系统的协同经济调度》fuxian 注意事项[火][火]：代码注释详细，运行稳定，仿真结果如下所示。 ,分布鲁棒;复现;电气综合能源系统;分布鲁棒机会约束(DRCC);ADMM分布式算法;数据驱动;风电预测误差;协同经济调度;Matlab仿真;运行稳定。,分布式鲁棒策略下的电气综合能源系统研究与仿真实现

微电网两阶段鲁棒优化经济调度的方法及其MATLAB实现。首先，构建了一个min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，该模型能够应对光伏出力、负荷波动以及电价变化等不确定因素的影响。其次，利用列约束生成(CCG)算法和强对偶理论，将复杂的优化问题分解为主问题和子问题，分别对应于长期决策（如储能充放电计划、机组启停）和短期响应（如应对最恶劣场景）。通过交替求解这两部分，最终得到了能够在最不利条件下保持较低运行成本的调度方案。文中提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器完成这一过程，并通过对比实验验证了鲁棒优化相对于传统方法的优势。 适合人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，特别是关注微电网优化调度领域的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握微电网优化调度技术的研究人员，旨在帮助他们理解和应用先进的数学建模和优化算法解决实际工程问题，提高系统的稳定性和经济效益。 其他说明：尽管由于缺乏原始数据而导致某些结果存在细微差异，但这并不妨碍对核心思想的理解和学习。此外，文中提供的代码可以作为进一步研究的基础，鼓励读者在此基础上进行改进和创新。