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检索条件"机构=杜伊斯堡-埃森大学自动控制和复杂系统研究所"
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基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用
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控制理论与应用 2021年 第11期38卷 1772-1784页
作者： 郑瑾 高庆 吕颜轩 董道毅 潘宇 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京100191 德国杜伊斯堡埃森大学自动控制与复杂系统所 杜伊斯堡47057 新南威尔士大学工程与信息技术学院 堪培拉2600 浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所 浙江杭州310027
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型,能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据,利用量子系统的计算... 详细信息
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基于数据驱动的过程监测系统设计方法研究
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控制工程 2020年 第4期27卷 587-592页
作者： 宋雪 罗浩 尹珅 丁先春 哈尔滨工业大学航天学院 黑龙江哈尔滨150001 杜伊斯堡艾森大学自动控制与复杂系统研究所 杜伊斯堡杜塞尔多夫行政区47057
为保障工业系统高效安全地运行,主要研究对于一般工业系统基于数据驱动的过程监测系统设计方法。首先,借助互质分解技术学习故障诊断观测器的参数化形式,在已有数据驱动设计方法的基础上,将单维的基于观测器的残差产生器扩展至多维,研... 详细信息
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基于黎曼度量的一类反馈控制系统性能监测与诊断
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自动化学报 2023年 第9期49卷 1928-1940页
作者： 李琳琳 李莎莎 DING Steven Xianchun 彭鑫 彭开香 北京科技大学自动化学院 中国北京100083 北京科技大学工业过程知识自动化教育部重点实验室 中国北京100083 德国杜伊斯堡−埃森大学自动控制与复杂系统研究所 德国杜伊斯堡47057 华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室 中国上海200237
针对复杂工业系统对性能衰退的容忍度低等问题,提出基于系统性能预测的一类反馈控制系统过程监测方法,通过黎曼度量对控制性能衰退程度进行预测与监测,并给出发生故障的类型,以提升过程监测系统的实时性与准确性.首先,利用系统的实时数... 详细信息
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一种基于混合H-/H∞的故障检测系统优化设计方法
一种基于混合H-/H∞的故障检测系统优化设计方法
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第二十七届中国控制会议
作者： 彭涛 桂卫华 Ding Steven X 汤琼 李昊 湖南工业大学 中南大学信息科学与工程学院 杜伊斯堡大学自动控制和复杂系统研究所
提出一种基于H-指数和H∞范数的线性时不变动态系统的故障检测优化设计方法。首先构造一个线性全阶输出观测器,获得包括扰动、噪声、建模误差等未知输入信号和故障信号的残差动态特性,以残差对故障的H-指数描述其对故障的灵敏度,而以残... 详细信息
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德国各界领袖谈“工业4.0”
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世界科学 2014年 第5期 5-5页
作者： 陈志文 德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制和复杂系统研究所
2013年,德国成立了"工业4.0"工作组,并于同年4月在汉诺威工业博览会上发布了最终报告《保障德国制造业的未来:关于实施工业4.0战略的建议》(Securing the future of German manufacturing industry:Recommendations for imple... 详细信息
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