MPC调节器 1.给定一个由状态空间法描述的离散系统: MPC控制器与其他线性二次调节器(LQR)的区别就在于其可以很好的将系统动态约束纳入考虑. 采样周期Ts控制了算法的效率,太大会错过很多系统运行时的细节(扰动),太小又使得计算量变大.合适的取值应该取上升时刻Tr的5%-10%,或取调节时间的百分之十,在过渡时间内采样5-16次. 2.MPC的基本运行机理: 1)预测系统未来动态求解 2)优化问题 3)解的第一个元素作用于系统 4)滚动时域.重复进行 3.预测 按照运行机理的第一步,在给定系

摘要 对偶模型建模是非常有独特的一种建模方式 —— 当问题本身要求指标极小的情况下,对偶模型表现为求极大.本文给出三种最短路径问题的线性规划/混合整数规划模型,其中的第三类最短路径问题采用对偶建模方法.一般情况下采用对偶模型建模并非为对偶而对偶,原因是有些问题采用对偶方式更容易表达.值得注意的是对偶模型的非最优可行解是被建模问题的非可行解,但对偶最优解既是被建模问题的可行解又是被建模问题的最优解. 本文及本博客中所有博文均为原创! 名词及知识点 对偶模型建模 —— 通过对偶方式把实际问题建模为原

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计

TLM(事务级建模方法,Transaction-level modeling)是一种高级的数字系统模型化方法,它将模型间的通信细节与函数单元或通信架构的细节分离开来.通信机制(如总线或者FIFO)被建模成信道,并且以SystemC接口类的形式向模块呈现.事务请求一般在调用这些信道模型的接口函数时发生,而接口函数封装了信息交换的底层细节.在事务层面上,TLM更强调数据传输的功能本身——数据的内容和传输的起止点,并尽可能少涉及具体实现.这种方法使得系统级设计者测试不同的总线架构(这些架构均支持公共的

                             基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统的制作方法[技术领域][0001]本发明涉及数字城市三维建模领域,尤其涉及一种基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统.[背景技术][0002]目前,数字城市建模主要有三种方式:利用三维建模软件人工建模.利用激光点云建模.利用航空立体像对建模.利用三维建模软件,如3ds Max.AutoCAD.SketchUp进行建模属于传统方式,虽然能在模型精细程度上有很大的保证,但无法满足城

转自:https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 概述数据仓库这个概念是由 Bill Inmon 所提出的,其功能是将组织通过联机事务处理(OLTP)所积累的大量的资料和数据,通过数据仓库理论所特点有的信息存储架构,进行系统的分析整理,利用各种的分析方法,比如联机分析处理(OLAP),数据挖掘(Data Mining),进而支持如决策支持系统(DSS).主管资讯系统(EIS)的创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外

7.2 基本交流建模方法 在本节中,PWM变换器的交流小信号模型导出步骤将被推导和解释.关键步骤是:(a)利用小纹波近似的动态版本,建立了与电感和电容波形的低频平均值相关的方程式,(b)平均方程的扰动和线性化,(c)交流等效电路模型的构建. 以图7.7所示的buck-boost变换器为例.按照以往相同的方式,分析以确定电感和电容的电压电流波形开始.当开关处于位置1时,可以获得图7.8(a)所示的电路.电感电压和电容电流为: \[v_{L}(t)=L \frac{di(t)}{dt}=v_{g}(

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多

观察数据的角度称之为维.决策数据市多为数据,多维数据分析是决策分析的组要内容. OLAP是在OLTP的基础上发展起来的,OLTP是以数据库为基础的,面对的是操作人员和底层管理人员,对基本数据进行查询和增,删,改等处理.OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理,它有两个特点:1.在线性,体现为对用户请求的快速响应和交互式操作,它的实现是由客户/服务器这种体系结构来完成的:2.多维分析,也是OLAP的核心所在.OLAP:一种软件技术,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理

什么是LOD LOD也称为层次细节模型,是一种实时三维计算机图形技术,最先由Clark于1976年提出,其工作原理是: 视点离物体近时,能观察到的模型细节丰富:视点远离模型时,观察到的细节逐渐模糊.系统绘图程序根据一定的判断条件,选择相应的细节进行显示,从而避免了因绘制那些意义相对不大的细节而造成的时间浪费,同时有效地协调了画面连续性与模型分辨率的关系. 示例图: 地形LOD模型算法 地形里面的LOD算法可以分为:非连续LOD模型.连续LOD模型以及节点LOD模型. 非连续LOD模型:它实质上保

1.Java 的内存模型 定义了 happens-before,如果同一个线程中,字节码的先后顺序,后者观测了前者的运行结果,那么就会按顺序执行. Java 线程之间的通信由 Java 内存模型控制. Java 内存模型通过定义了一系列的 happens-before 操作,不同线程的操作之间的内存可见性. happens-before 关系还具备传递性. 解决数据竞争问题的关键在于构造一个跨线程的 happens-before 关系,操作A happens-before 操作B,是的操作A 之

在完整web开发中.springMVC主要充当了控制层的角色.它接受视图层的请求.获取视图层请求数据,再对数据进行业务逻辑处理.然后封装成视图层须要的模型数据,再将数据导向到jsp等视图界面. 在前面,我们通过对@RequestMapping和方法入參绑定的分析,完毕了视图层->控制层的数据交接,然后业务逻辑处理主要由Service层进行.那么接下来非常关键的就是,怎样将视图数据导向到特定的视图中. 广泛意义上,视图,并不是是单指前端界面如jsp\html等.我们可能须要给安卓.IOS等写后台接

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa

他通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重,而降低那些被正确分类样本的权重,这样使得,那些没有得到正确分类的数据,由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注.在组合阶段,加大分类误差率小的若分类器的权值(误差率越小,权重越大),使其在表决中起较大的作用,减少分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用. 转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/art

前言 Apple今年推出了Swift3.0,较2.3来说,3.0是一次重大的升级.关于这次更新,在这里都可以找到,最主要的还是提高了Swift的性能,优化了Swift API的设计(命名)规范. 前段时间对之前写的一个项目ImageMaskTransition做了简单迁移,先保证能在3.0下正常运行,只用了不到30分钟.总的来说,这次迁移还是非常轻松的.但是,有一点要注意:3.0的API设计规范较2.3有了质变,建议做迁移的开发者先看下WWDC的Swift API Design Guidelin

一.表格建模(SSAS 表格)   表格模型是 Analysis Services 中的内存中数据库. 使用最先进的压缩算法和多线程查询处理器,xVelocity 内存中分析引擎 (VertiPaq) 可通过报表客户端应用程序(如 Microsoft Excel 和 Microsoft Power View)来快速访问表格模型对象和数据. 表格模型通过两种模式支持数据访问:缓存模式和 DirectQuery 模式. 在缓存模式中,可以集成多个源的数据,包括关系数据库.数据馈送和平面文本文件. 在

Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment 作者机构:MIT,香港大学,A* STAR 论文发表:AAAI2020 论文连接:http://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-JinD.7014.pdf 概要:机器学习模型对对抗样本敏感,在对抗样本上效果下降明显.本文提出了一个生成对抗样本的模型,T