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本文针对多变量Hammerstein系统,提出了利用优化过程中设定点变化的阶跃信号,辨识系统稳定模型,从而得到稳态最优解的方法,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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稳态优化问题就是依据过程的数学模型,在约束条件下,优化其目标函数,而实际的工业过程往往是呈非线性或慢时变性。针对动态非线性大工业过程,提出了得到其可分稳态模型强一致性估计的分散辨识方法;利用多项式对非线性函数的无限逼近的性质和优化过程中设定点的阶跃信号作输入激励信号,获得了动态非线性大工业过程的可分稳态模型和可辨识的条件。 相似文献
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随着信息化建设的不断普及,网络系统在煤炭领域的信息化系统中得到广泛应用,如何保证这些系统安全稳定运行是要解决的重要问题。文章设计了一套广泛适用于煤炭行业信息化建设的局域网服务器监控系统,详细介绍了该系统的架构设计,为该系统划分了功能模块,并对各个模块进行了功能设计。该系统能很好地对煤炭行业局域网内服务器的运行状况进行监控,确保网络服务器安全稳定的运行。 相似文献
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针对现有的多核学习(multiple kernel learning, MKL)子空间聚类方法忽略噪声和特征空间中数据的低秩结构问题,提出一种新的鲁棒多核子空间聚类方法(low-rank robust multiple kernel clustering, LRMKC),该方法结合块对角表示(block diagonal representation, BDR)与低秩共识核(low-rank consensus kernel, LRCK)学习,可以更好地挖掘数据的潜在结构.为了学习最优共识核,设计一种基于混合相关熵度量(mixture correntropy induced metric,MCIM)的自动加权策略,其不仅为每个核设置最优权重,而且通过抑制噪声提高模型的鲁棒性;为了探索特征空间数据的低秩结构,提出一种非凸低秩共识核学习方法;考虑到亲和度矩阵的块对角性质,对系数矩阵应用块对角约束. LRMKC将MKL、LRCK与BDR巧妙融合,以迭代提高各种方法的效率,最终形成一个处理非线性结构数据的全局优化方法.与最先进的MKL子空间聚类方法相比,通过在图像和文本数据集上的大量实验验证了... 相似文献
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