ChatGPT模型解析：容错与鲁棒性

ChatGPT是一款基于Transformer的聊天机器人模型，采用Encoder-Decoder架构，训练数据集使用了大量的人机对话数据，使用cross-entropy作为训练损失函数。其预训练的词

ChatGPT语言模型是由由OpenAI开发的预训练语言模型，基于Transformer架构并使用大量的文本数据进行训练。其中关键的部分包括Encoder和Decoder两个主要组件，通过复杂的神经网

研究一类时滞分布参数切换系统的容错控制问题. 当执行器失效或部分失效时, 建立了系统容错控制的数 学模型. 通过构造Lyapunov 函数, 运用Green 公式和Poincare 不等式, 获得了容

研究了轧机厚控系统时滞相关鲁棒容错控制问题. 轧机厚控系统实际是一个线性不确定时滞系统, 考虑其 可能发生的执行器增益故障, 利用Lyapunov-Krasovskii 泛函方法和线性矩阵不等式, 给

为提高炼钢连铸作业计划制定的效率和质量，面向生产工艺流程网络图，建立了一种基于遗传算法与蚁群算法相结合的混合智能优化方法，进行炼钢连铸生产作业计划的编制，并可实现常见扰动情况下的重计划制定；利用基于元

针对一类不确定项具有数值界的变时滞不确定关联系统, 运用线性矩阵不等式(LM I)方法对 其分散鲁棒容错控制问题进行研究。首先提出以一组LM Is 有解作为系统可分散鲁棒容错控制的充分 条件, 并给出

不确定广义非线性时变时滞系统的鲁棒容错控制

利用鲁棒性水印和脆弱性水印的双重嵌入的算法。

ChatGPT 是一种人工智能（AI），它使用两种主要模型：语言模型和对话模型。语言模型专注于文本生成和理解，能够生成类似人类的文本、翻译语言和写出各种创意内容。另一方面，对话模型侧重于互动，能够

LEGOEV3双轮平衡车模型和simulink控制模型，直接可用，鲁棒性很好