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广义预测控制
- 广义预测控制(GPC)是一种鲁棒性强、能够有效地克服系统滞后、可应用于开环不稳定非最小相位系统的先进控制算法，但由于它需要Diophantine方程计算、矩阵求逆和最小二乘的递推求解，因此计算量很大，本文针对此缺陷提出四种不基于对象模型且实时性高的广义预测控制快速算法
Predictivefunctionalcontroltrackingstepfunction.ra
- 利用预测控制跟踪阶跃函数，给出一个具体对象，编写程序，达到跟踪阶跃函数的效果，取得了良好的控制效果-The use of predictive control to track step function, given a specific object, the preparation procedures to achieve the effect of the tracking step function, and achieved a good control effect
Simulink_9
- 工业浮选的动态纹理，分类，识别，预测。实现了矿物浮选的在线控制。-a dynamic texture based virtual sensor for the prediction of froth speed in the unsampled period, tested with industrial data.
MPC
- 关于模型预测控制的大论文，里面介绍了小波分析和迭代预测控制- model predictive control, which describes the wavelet analysis and iterative predictive control
KalmanFilter
- 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。-A typical example of the Kalman filter, from a limited set, containing the noise, the position of the object observed sequence (the
3
- 运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
SVM-regression-theory-and-control-
- 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
phrhpd
- nonlinear model predictive control模型预测控制,-Nonlinearmodelpredictivecontrol model predictive control,
definbliondriver
- 神经网络控制工具箱,包括最优控制,反馈线性化控制,预测控制-Neural network control toolbox, including optimal control, feedback linearization control, predictive control
sontroo
- 列文森-杜宾算法,用于语音的线性预测控制中,也可以用于谱包络,,(Levinson - durbin algorithm for linear predictive control, the voice can also be used for spectral envelope,,)
toonbox
- 神经网络控制工具箱,包括最优控制,反馈线性化控制,预测控制(Neural network control toolbox, including optimal control, feedback linearization control, predictive control)