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针对T 2 S 模糊模型描述的不确定非线性系统, 应用二次D 2稳定概念, 对给定复平面上的某一 D 域提出模糊系统全局鲁棒D 2稳定的充分条件, 基于并行分布补偿(PDC)技术, 各局部状态反馈镇定
采用模糊动态模型研究大范围、 高阶非线性系统的自适应模糊控制问题。 通过模糊推理选择起 主导作用的局部子系统的状态反馈控制作用于整个系统, 结合不确定系统的变结构控制理论,给出了通 过增加监督控制确保
理想的网络入侵检测系统(IDS)是无监督学习的、在线学习的。现有的满足这两个标准的方法训练速度较慢,无法保证入侵检测系统所需要的低丢包率。为了提高训练速度,提出一种基于改进的自组织增量神经网络(imp
本资源将SOM自组织神经网络算法通过C++语言进行编程实现,可以导入数据直接运行
模糊规则是常用的表示不确定性知识的一种方法, 如果从领域专家那里获得的知识是以模糊规则 的形式表示的, 则可以通过上面介绍的方法将这些模糊规则转换为相应的模糊神经网络. 模糊神经网络 具有模糊规则求精
城市污水厂工艺方案的自组织神经网络决策模型,王仁雷,林衍,将自组织神经网络模型应用于城市污水处理工艺方案的决策,实例分析结果证明模型和方法是实用、有效的。且与常规优选方法相比,该
不确定动态系统自适应增益鲁棒控制策略,很好的一本英语书
对含非线性摩擦环节的MIMO机械伺服系统,提出一种基于Lyapunov方法的鲁棒非线性控制方法,通过引入非线性摩擦补偿项,来补偿非线性摩擦,从而保证跟踪误差渐进收敛。首先讨论了1阶和2阶系统的鲁棒摩擦
研究一类时延不确定离散时间系统的鲁棒跟踪控制问题. 基于线性矩阵不等式(LMI) 的控制方法,设计无 记忆反馈控制器,构造了适用于时延不确定离散时间系统的Lyapunov 函数. 通过求解一个LMI
讨论了时滞不确定组合系统的鲁棒分散输出控制问题.不确定项存在于子系统内部,可以是非线性或时变的, 而且时滞存在互联项中, 并满足匹配条件.不确定项是有界的, 但界是未知的.利用自适应律来估计未知的上界
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