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通过出行者主观概率以及概率权重函数的设定,提出各备选路径前景值的计算模型,从而得到路径选择的最终依据,即各备选路径前景值。
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该算法采用线性加权函数修正P帧编码后的缓冲级别,通过调整量化参数进行基本单元层的位分配。
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H∞回路成形方法通过选择权函数,对名义对象进行回路成形,改善对象的开环奇异值函数曲线特性,然后按照标准H∞最优控制求解方法得到鲁棒镇定控制器。
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计算过程中,考虑了2种权重函数:余弦函数和高斯函数;
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讨论SISO系统鲁棒性能设计问题,指出只要适当修改不确定性权函数和性能权函数,就可以用混合灵敏度进行鲁棒性能设计。
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提出了通过修改不确定性权函数和性能权函数可转化为用H∞混合灵敏度求解非脆弱鲁棒控制器的一种设计方法。
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通过设计特征加权核函数,将FFW特征加权机制与支持向量机结合,在分类器训练过程中可以利用特征加权的结果。
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能够称量,减轻劳动强度,提高生产效率.
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优化得出的加权函数和小扰动分析模型一起构成混合灵敏度问题的广义被控对象,根据广义被控对象求解H∞电力系统稳定器。
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