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致谢
第一章绪论
第二章基于聚类分析的多模型建模方法
第三章基于聚类分析的多模型建模结构参数优化
第四章基于聚类算法的MIMO系统多模型预测控制
第五章总结语
参考文献
附录一:辨识模型
附录二:作者在硕士期间所完成的论文
周芦文;
浙江大学;
多模型策略; 聚类分析方法; 非线性系统; 控制算法; 建模;
机译:基于间隙度量的MIMO非线性系统多模型预测控制权重方法
机译:基于ANFIS和多模型的非线性系统自适应广义预测控制方法。
机译:基于云平台的大型数据挖掘并联自适应Canopy-k型聚类算法研究
机译:基于多模型的三坦水位系统预测控制算法研究
机译:一种基于血浆胰岛素认识模型预测控制的自适应个性化多变量,多模人工胰腺系统
机译:基于多模型概率预测控制并重复大量未通知膳食的人工胰腺住院试验
机译:具有不确定度的相对度的非线性系统的预测控制:一种分析方法发布为:具有不良定义的相对度的非线性系统的分析预测控制器
机译:基于直方图聚类和松弛的图像分割算法研究
机译:使用扩展卡尔曼滤波器的非线性系统的预测控制目标轨迹生成器
机译:扩展卡尔曼滤波在非线性系统预测控制中的目标轨迹生成器
机译:磁共振成像设备:Y型MR分析方法A,Y型MR分析方法B,Y型伽马校正图像,Y型伽马校正图像的逆向图像,Y型磁共振成像分析,术后Y型MR分析方法A,预手术Y型MR分析方法A,手术前Y型MR分析方法B,部分一致和混合型手术前Y型MR分析
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