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  1. 基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制

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  2. : 对一类非线性 系统 , 利用一种基 于模 糊规 则的快速模糊辨识 方法建立起 系统的 T— S模型 , 并基 于该模 型应用局部 递推 最小二乘方法根据采样 值对模型参数进 行在线修 正, 根据 系统动 态线性化模 型采取 广义预 测控制 策略 , 从 而实现 了基 于 T— S模糊模型的非线性 系统 自适 应模糊预测 控制 。与 以往 的模糊 广义 预测控制 算法相 比 , 此方法 简单 , 而且较 大地 减少计 算量 , 适合 于在 线控制。通过仿 真研究验证 所提 方法的 有 效性 。
  3. 所属分类:文档资料

  1. 关于linux下文件编译的方法

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  2. 摘 要: 本文主要阐述了关于linux下文件编译的方法以及vim编辑器的配置,并介绍了linux下热门开发工具。 关 键 词: vim配置与使用;linux文件编译;linux下热门开发工具 引 言: 1.一般拿到新的服务器都需要自己配置一下vim的环境,要不觉得总是不是很顺手。本文介绍了vim的基本配置以及一些个性化配置,用户可根据自己喜好及习惯自由配置;2.介绍了Linux文本编译的常用编译命令选项和多源文件编译方法,使读者对linux下文件编译有一个直观的了解;3.介绍了常用linux下开
  3. 所属分类:文档资料

  1. EMM盲运动模糊图像的恢复

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  2. 摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足,而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大,针对上述方法的不足,文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法,它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中,巧妙地利用了最陡梯度法和 共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像,可以明显地改善图像的质量,实验结果证明,在对模糊操作没有严格限制的情况下,仍可得到较好的恢复图像。,: : 2$*/<$ I?E
  3. 所属分类:编程文档

    • 发布日期:2016-01-26
    • 文件大小:167720
    • 提供者:zy
  1. 1111

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  2. Btv双边全变分正则化重建方法及重建方法其发展- Using L1 norm minimization and robust regularization based on a bilateral prior to deal with different data and noise models
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:555324
    • 提供者:guanjun
  1. Regularization-method

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  2. 基于正则化方法的高频地波雷达海浪方向谱反演-Regularization method based on the HF radar wave directional spectrum inversion
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:662008
    • 提供者:韩梅梅
  1. Image-deblurring-regularization

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  2. Steve Eddins 所写的一篇关于运用正则化方法实现图像恢复的博客文章-Steve Eddins wrote an article about the use of regularization method of image restoration blog articles
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:308226
    • 提供者:杨博
  1. Tikhonov

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  2. 不适定问题的迭代Tikhonov正则化方法,介绍了Tikhonov正则化方法解决不定适问题-An iterative Tikhonov regularization method for ill posed problems is introduced, and the Tikhonov regularization method is introduced to solve the ill posed problem
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-05-05
    • 文件大小:444333
    • 提供者:黄禅
  1. 属性散射中心

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  2. 属性散射中心建模,新方法研究,relax算法修正,正则化参数选择
  3. 所属分类:文档资料

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