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检索条件"主题词=动态系统模型"
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一种非线性时滞动态系统模型智能辨识方法
一种非线性时滞动态系统模型智能辨识方法
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作者: 刘丁 段伟锋 710048 陕西省西安市金花南路5号
本发明公开了一种非线性时滞动态系统模型智能辨识方法,首先假设NARX神经网络模型差分方程;然后确定设定的NARX神经网络模型中的非线性动态系统时滞;确定非线性动态系统的输入输出阶次;确定三层单输出NARX神经网络隐层神经元个数;... 详细信息
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一种面向动态系统模型验证的多元数据分析方法
一种面向动态系统模型验证的多元数据分析方法
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作者: 詹振飞 杨俊祺 郑玲 舒雅静 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
本发明公开了一种面向动态系统模型验证的多元数据分析方法,属于模型验证技术领域。本方法包括以下步骤:步骤一:基于PCA对标准化处理后的试验数据进行数据降维,进行多元数据的PCA分析;步骤二:进行动态响应的误差评估;步骤三:基... 详细信息
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一种基于二维动态系统模型的低频声波液位估计方法
一种基于二维动态系统模型的低频声波液位估计方法
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作者: 李正辉 余伟 杨光 刘俊峰 451460 河南省郑州市郑东新区鹏程大道56号
本发明涉及一种基于二维动态系统模型的低频声波液位估计方法。根据合成声波中相邻三个时刻波长与被测液位高度之间的复杂非线性关系,构建关于驻波波长的二维动态系统模型(包含状态方程和观测方程),并构建发声/收声系统对应的状态和观... 详细信息
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一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法
一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法
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作者: 于建均 姚红柯 阮晓钢 安硕 王洋 100124 北京市朝阳区平乐园100号
本发明公开一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法,通过学习来实现机器人对于示教运动的模仿。具体地,通过高斯混合模型将示教运动建模为一非线性动态系统模型,另外通过附加稳定性约束条件的方法,来保证运动模型的稳定性。并... 详细信息
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基于RBF神经网络的动态系统模型预测控制方法
基于RBF神经网络的动态系统模型预测控制方法
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作者: 高会军 李湛 李苑 郑晓龙 于兴虎 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
基于RBF神经网络的动态系统模型预测控制方法,属于动态系统的控制技术领域。解决了现有动态系统模型预测控制方法存在控制精度差和动态响应速度慢的问题。本发明中根据动态系统的动力学参数,建立动态系统控制输入与状态变量之间的动... 详细信息
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一种箱装产品自动化装车设备底盘控制系统的研究
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机电产品开发与创新 2025年 第2期38卷 93-96页
作者: 王丙延 刘清茂 王立松 徐源东 魏新洲 中国机械总院集团云南分院有限公司 云南省机电一体化应用技术重点实验室云南昆明650031
本文研究了一种新型箱装产品自动化装车设备底盘控制系统,通过对其结构设计、控制算法以及系统集成等方面进行综合分析,旨在提升箱装产品装车的效率与精度。随着物流行业对自动化技术的需求日益增加,传统人工装车方式不仅效率低下,而且... 详细信息
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双联变频空调系统建模与控制方法仿真研究
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系统仿真学报 2002年 第5期14卷 643-646页
作者: 陈武 周兴禧 夏凊 晋欣桥 王懿 上海交通大学制冷与低温工程研究所 上海200030
双联变频空调是非线性、时变、强耦合、多变量的控制对象;这使得过份依赖于被控对象精确的控制数学模型,如传递函数、高阶方程的经典控制方法难以实现。本文则着重于根据双联变频空调的运行特性,制定了双电子膨胀阀及压缩机的控制方法;... 详细信息
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一类动态多尺度系统的最优滤波
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中国科学(E辑) 2004年 第4期34卷 433-447页
作者: 潘泉 张磊 崔培玲 张洪才 西北工业大学自动控制系 西安710072
研究一类动态多尺度系统的最优滤波,这类系统由具有不同分辨率的多个传感器独立观测,而系统具有已知的动态系统模型约束.假设传感器的信号采集带宽成倍递减,相应的采样频率也成倍递减.用Haar小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,... 详细信息
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可持续竞争优势理论的反思与整合
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学术月刊 2008年 第2期40卷 94-100页
作者: 霍春辉 芮明杰 复旦大学管理学院 上海200433
企业理论对竞争优势问题的研究主要集中在竞争优势的"源"、"内在逻辑"以及"可持续性"三个方面。其中,竞争优势的"可持续性"问题是当代战略管理研究的热点。国内外学者从不同角度对可持续竞争... 详细信息
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企业研发的合作机制与结构研究
企业研发的合作机制与结构研究
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作者: 晋盛武 中国科学技术大学
学位级别:博士
本文采用博弈理论、动态系统模型和产业组织理论研究企业研发的合作机制,运用组织理论和新制度经济学的理论方法研究研发合作的组织结构和交易结构,运用威廉姆森的分析范式揭示了企业研发交易的规制结构。研发交易的契约特征是不完全... 详细信息
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