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陈增强; 姜惠敏;
中国系统仿真学会;
智能优化算法; 模糊模型; 预测控制; 仿真系统; 最优解;
机译:基于T-S模糊模型使用QP方法的参数变化模型预测控制:一种案例研究
机译:基于QP方法的基于T-S模糊模型的参数变化模型预测控制
机译:基于T-S模糊模型的随机分布协作系统故障诊断和模型预测容错控制
机译:基于T-S模糊模型的预测控制仿真研究
机译:基于T-S模糊模型和LMI的鲁棒Hinfinity模型参考跟踪控制
机译:一种基于有限元的新型T-S模糊粒子滤波仅用于方位目标跟踪
机译:基于模糊熵和改进智能优化算法的图像阈值分割
机译:基于模糊认知图的指挥控制创新知识库系统基于模糊认知图的指挥控制创新知识系统
机译:基于切换T-S模糊系统的无人曲面车辆控制方法
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
机译:基于T-学习中间件的STB内部使用T-学习特征API和交互数据以及工作流方法的T-学习面向内容框架
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