在自动控制领域，模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）是一种广泛应用于工业过程控制的方法。它利用数学模型预测未来一段时间内的系统行为，并通过优化计算，确定在预测时间范围内应该采取的控制动作。由于MPC能够直接处理系统的约束条件，因此特别适合于多变量、多约束、以及动态响应复杂的过程控制。 文章的标题指出了采用了一种改进的基于解耦结构的状态空间MPC设计，具有改进的性能。解耦控制是指在多变量控制系统中，为了消除各个控制变量之间的相互影响，而采取的控制策略。这通常涉及到对系统模型进行处理，使得各个控制回路之间相互独立，从而简化控制结构，提高控制品质。在多变量过程中，零极点取消是一个常见问题，它可能影响系统的控制性能和稳定性。 文章内容提到了传统的状态空间MPC存在一些问题，例如观测器动态通常假定要比反馈控制器快，这在实际中可能导致数值计算上的困难。此外，还提到了模型预测控制的发展历程，从有限脉冲响应(Finite Impulse Response，FIR)或阶跃响应模型为基础的MPC（如动态矩阵控制 Dynamic Matrix Control, DMC），到传递函数模型为基础的MPC（如广义预测控制 Generalized Predictive Control, GPC），以及最近的状态空间模型为基础的MPC（State Space Model based MPC, SSMPC），后者近年来受到了显著的研究关注。 文章提出了一种新的改进的解耦结构，它避免了零极点取消问题，并通过调节额外的参数确保了可行性。在此基础上，文章进一步提出了一种单输入-单输出(SISO)设计的模型预测控制，它采用了一种新的状态空间实现方法，用于提高控制性能。通过这种新的设计模型，可以直接考虑过程状态变量的动态特性。文章还分析了所提出的解耦器性质、闭环控制性能、与传统状态空间MPC的关系以及鲁棒稳定性问题。 为了评价所提出的MPC设计的有效性，作者通过与近期文献中典型的过程进行比较，评估了该设计的效率，与一种典型的非最小状态空间MPC进行了对比。 文章最后提到，该研究得到了如下支持：杭州电子科技大学信息与控制研究所、香港科技大学化学与生物分子工程系。文章中还给出了有关文章历史的信息，如接收日期、修订日期和接受日期，以及关键字包括模型预测控制、状态空间模型、闭环控制性能和离散时间过程等。 本研究论文强调了在多变量控制系统中使用改进的解耦结构和状态空间MPC设计的重要性。通过这种设计，能够有效避免一些传统MPC在实施过程中遇到的困难，如零极点取消、控制可行性问题以及数值计算难题，并通过新设计的模型直接考虑过程状态变量的动态特性，从而提高整个控制系统的性能和稳定性。通过对典型过程的研究，这一新的MPC设计在实际应用中的效果得到了验证，这将有助于未来在工业过程控制等领域中的应用推广。

标题“Quaternion Polarization Optics and its Applications in Fibers（特邀报告）”和描述指出了这篇研究论文的主题：四元数极化光学及其在光纤中的应用。四元数是一种数学工具，它在物理领域（包括光学）中用来表示旋转和变换。在这篇特邀报告中，将探讨如何利用四元数方法来描述极化光学中的现象，并且强调这一理论在光纤技术中的实际应用。 介绍四元数的动机部分，讨论了在Poincaré球面上偏振态（State of Polarization, SOP）的旋转，以及偏振态演变的直观性。文章指出，传统使用Mueller矩阵的方法不够直观，且无法有效地描述偏振态的旋转过程。四元数方法因其仅涉及两个分量：轴（向量）和角度（标量），而被提出作为一种新的、能够直观处理偏振态旋转的代数工具。 四元数的概念及其代数部分，介绍了四元数的历史、定义和重要操作。四元数由著名数学家和物理学家W.R. Hamilton于1843年提出，它是一个封闭且自包含的代数系统，不仅包括了标量和向量的乘法，还包含了点积和叉积。四元数可以定义多种函数，如指数函数、三角函数和对数函数等。Euler公式在四元数域中也有其对应的表达形式，四元数由于其特殊的代数性质，在描述自然界中的四元数现象（例如时间与位置、能量与动量、频率与波矢量、标量势与矢量势等）时非常有效。 然后，进入四元数极化光学的基础概念，探索如何将矩阵转换为四元数表示。由于四元数在描述旋转和变换方面的能力，它非常适合用于表述和分析偏振光学中的复杂现象。文章说明了如何利用Pauli矩阵将矩阵分解，并构造相应的四元数，这是将传统光学模型与四元数方法结合的关键步骤。 讨论了四元数极化光学的应用，特别是其在光纤技术中的应用。四元数方法不仅提供了一种新的方式来理解和操纵光的极化状态，而且在光纤通信、光学传感、以及光学数据处理等领域有着潜在的应用价值。报告的结论部分可能会总结四元数极化光学的重要性，并预测未来的发展方向和应用前景。 整体而言，这篇特邀报告提供了一个深入的视角，通过四元数这一数学工具来理解和操作光学中的极化现象，同时强调了这一理论在实际应用中的重要性，尤其是在光纤技术领域。通过展示四元数如何简化偏振态描述、提供直观的物理模型，并在复杂变换中保持代数的简洁性，报告对研究者和工程师提供了实用的理论基础，并可能激发后续研究和技术创新。

根据传统语音唇动分析模型容易忽略唇动帧间时变信息从而影响一致性判别结果的问题，提出一种基于平移不变学习字典的一致性判定方法。该方法将平移不变稀疏表示约会语音唇动一致性分析，通过音视频联合字典学习算法训练出时空平移不变的音视频字典，并采用新的数据映射方式对学习算法中的稀疏编码部分进行改进；利用字典中的音视频联合原子作为描述不同音节或短语最佳时音频与唇形同步变化关系​​的模板，最后根据这种模板编制出语音唇动一致性分数判定指标。对四类音视频替代数据的实验结果表明：本方法与传统统计类方法索引，对于少音节语料，总体等错误率（EER）平均从23.6％下降到11.3％；对于多音节语句，总体EER平均从22.1％下降到15.9％。

热光可调硅基RBRB微环中类EIT效应和Fano效应的研究涉及到了光学、光子学以及纳米技术等多个领域的深层次知识，主要涉及以下几个关键知识点。 ### 硅基耦合谐振腔中的类EIT效应 EIT（Electromagnetically Induced Transparency）效应，即电磁诱导透明现象，是指在某些介质中，两个能级间的共振吸收可以通过与另一个耦合能级的相干耦合而变得透明。在硅基耦合谐振腔中，类EIT效应指的是通过特定结构设计，使得两个谐振模式间产生类似的效应，从而实现在特定频率的光传输时的高透射性。 ### Fano效应 Fano效应是指在某些条件下，光谱响应显示非对称的轮廓，其峰形尖锐且具有陡峭的边缘。在纳米光子器件中，Fano效应可以用于提高器件的灵敏度，因为它可以显著放大局部场强度，从而增强光与物质的相互作用。 ### RBRB结构 文章中提到的RBRB结构，全称为Ring-Bus-Ring-Bus结构，是一种新型的硅基微环谐振器设计。这种结构将传统的双环结构进一步优化，使其更加紧凑，并且能够独立调节环中的模式。RBRB结构通过双环中高Q（品质因数）模式和低Q模式的相干耦合产生类EIT效应，同时保持了设备的小型化和可调性。 ### 耦合模理论 耦合模理论是一种用于分析和设计光学波导和光子晶体中的模式耦合效应的理论。该理论考虑了波导或谐振腔中不同模式之间的相互作用，并能够预测不同模式相互耦合时输出光谱的变化情况。 ### 热光效应 热光效应指的是材料的折射率会随着温度变化而改变的现象。通过在硅基谐振腔上方设置加热器，可以利用热光效应来调节谐振腔内光的传播特性，进而控制微环谐振波长。实验中通过改变加热器功率，实现了对谐振波长差的有效控制。 ### 模拟分析和实验验证 文章中对双环谐振波长差变化时输出谱的变化进行了理论模拟分析，并设计了实验来验证理论预测。实验结果显示，通过控制加热器功率可以实现对类EIT效应和Fano效应的观察，证明了所提出的RBRB结构的有效性。 ### 光学存储与光开关 文章中提及的硅基耦合谐振腔中的类EIT效应可以应用于光存储和光开关技术。光存储依赖于透明峰的存在来存储信息，而光开关则是利用EIT效应的透明窗口来控制光的通断。 ### 非线性光学应用 由于类EIT效应可以在特定条件下改变介质的折射率和吸收特性，因此在非线性光学领域也有着广泛的应用前景，如实现非线性光学信号的放大、调控等。 ### 纳米光子器件 文章中所描述的新型硅基RBRB微环结构，因其紧凑的设计和独特的工作机制，在纳米光子学领域具有潜在的应用价值，可以用于制作高性能的调制器、光开关、传感器等。 ### 致谢部分 作者感谢了国家自然科学基金和国家高技术研究发展计划（863计划）对该研究项目的资助，凸显了这一研究在当前光学和光子学领域的前沿地位和其得到的认可。 以上就是从给定文件内容中提取出的相关知识点。需要注意的是，由于文档扫描过程中出现了部分文字识别错误或遗漏，部分内容可能并不完全准确，但上述知识点均基于现有信息进行了合理的理解和解释。

标题中提到的“一种不平衡的垃圾邮件过滤方法”指向了一种专注于解决在垃圾邮件检测过程中出现的数据不平衡问题的算法或技术。在垃圾邮件过滤研究中，不平衡数据集问题是指垃圾邮件（即正类）与正常邮件（即负类）的数量悬殊，这会导致传统的分类器（如支持向量机、神经网络等）在训练过程中偏向于多数类，从而降低对少数类（垃圾邮件）的识别率。 描述中强调了传统垃圾邮件识别方法在处理大规模不平衡数据时的高误报率，并提出了一种将不平衡问题转化为平衡问题的方法。该方法的核心在于改进的K-means聚类算法，该算法结合支持向量机（SVM）分类模型，以获得平衡的训练集。通过该改进的算法首先对垃圾邮件进行聚类，提取典型的垃圾邮件样本，随后训练集将由这些典型垃圾邮件样本和合法邮件组成，最终通过训练有素的SVM分类模型实现垃圾邮件的过滤。实验结果表明，在大规模不平衡数据集上，改进的K-SVM过滤方法具有较高的分类效率和泛化性能。 从标签中可以得知这是一篇研究论文，因此我们可以预期文章内容会涵盖对应的研究方法、实验过程和结果分析等。 从部分内容我们可以提取以下关键词和概念进行详细解释： 1. K-means聚类：一种基于距离的聚类算法，其目标是将n个数据点划分到k个集群中，使得每个数据点属于离它最近的均值（即簇中心），以此来最小化一个对象与该对象所在簇其他数据点的平均距离。K-means算法适用于大规模数据集，且计算速度快，但需要预先指定簇的数量（k值），且对异常值敏感。 2. 支持向量机（SVM）：一种广泛用于分类和回归分析的监督学习模型。SVM的核心思想是找到一个超平面（决策边界），该超平面能够最大化不同类别的数据点之间的间隔（称为“边际”）。SVM对高维空间数据的处理能力较强，可以处理非线性关系，通过使用核技巧能够将非线性问题转化为线性可分的问题，从而在高维空间中寻找最优分类边界。 3. 垃圾邮件过滤：一种识别和过滤垃圾邮件（不需要或不受欢迎的邮件）的技术，它基于邮件内容和特征进行判定。垃圾邮件过滤通常采用机器学习算法，通过分析邮件内容中的关键词、发件人地址、邮件格式等因素来区分垃圾邮件和正常邮件。 4. 数据不平衡：在分类问题中，当一个类别的样本数量远多于其他类别时，会出现数据不平衡的情况。例如，在垃圾邮件过滤中，如果正常邮件的数量远多于垃圾邮件，那么分类器可能会偏向于将邮件判定为正常邮件，从而忽略对垃圾邮件的检测。 5. 分类效率与泛化性能：分类效率通常指模型处理数据的速度和准确率，而泛化性能则是指模型对未见过的新数据的预测能力。一个具有高泛化性能的模型意味着它对新数据的预测准确率也较高，这是衡量机器学习模型好坏的关键指标。 该研究论文提出了一种改进的垃圾邮件过滤方法，该方法通过改进K-means聚类算法，并结合SVM模型，有效处理了数据不平衡问题，并在实际应用中显示了较高的效率和性能。这表明了在不平衡数据集上，将聚类技术和分类模型相结合可能是一种有效的解决策略。

本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

本文以“时变扩展状态观测器的设计与分析”为题，主要探讨了时变扩展状态观测器（TESO）的设计原理和性能分析。扩展状态观测器（ESO）作为一种能够同时估计系统状态和所有内外部干扰的工具，在控制系统设计中有着举足轻重的作用。文章首先对ESO进行了介绍，将其分为两大类：非线性ESO（NESO）和线性ESO（LESO）。之后，文章提出了一个新型的时变ESO（TESO），它旨在继承NESO和LESO的优势，同时克服这两者的不足。TESO设计为线性时变（LTV）形式，通过差分代数谱理论（DAST）对时间变化的PD（比例-微分）特征值进行分配，以调整时变观测器增益。文中给出了TESO在存在未知干扰情况下的稳定性以及估计误差界限的定理。通过与LESO和NESO的比较仿真，展示了TESO的有效性。 时变扩展状态观测器(TESO)是控制系统研究中的一个重要概念。控制系统设计中的一个主要问题是处理不确定性和干扰的抑制。传统的控制理论中，如果系统或控制环境不存在不确定性，则反馈控制在很大程度上是不必要的。为了应对这一问题，由韩京清提出的主动干扰抑制控制（ADRC）提供了一个简单而强大的工具，动态估计和补偿系统的各种不确定性与干扰。在ADRC中，扩展状态观测器（ESO）作为核心组成部分，能够将所有的内部和外部干扰归类为一个扩展状态，使得系统状态和扩展状态能够被同时估计。由于其便利性和高效性，ESO在近年来得到了广泛应用。 ESO可以分为两类：非线性扩展状态观测器（NESO）和线性扩展状态观测器（LESO）。NESO在早期的研究中被推荐，它采用非线性结构来提高估计性能。然而，随着研究的深入，LESO因其结构简单、易于实现和稳定性好等优点也得到了广泛的应用。 为了解决NESO和LESO各自的局限性，本文提出了一种新的TESO。TESO的设计采用线性时变（LTV）形式，利用差分代数谱理论（DAST）来分配时间变化的PD特征值。通过将TESO误差动态转化为规范（相变量）形式，进一步对规范系统分配时间变化的PD特征值。文章给出了TESO在存在未知干扰情况下的稳定性定理和估计误差界限定理。 文章通过仿真比较了TESO、LESO和NESO的性能，仿真结果表明，TESO相比其它两种ESO类型更有效。文章的关键字包括：主动干扰抑制控制、扩展状态观测器、稳定性、时变和PD特征值等，这些关键词均是控制理论与实践领域的重要研究主题，它们的结合为控制系统设计提供了新的思路和方法。 本研究论文的发布，对控制理论的研究人员和技术开发人员而言具有重要意义，不仅可以帮助他们理解TESO的设计原理和优势，而且可以引导他们在实际的控制系统中有效地应用TESO，以达到更好地抑制干扰、提升系统性能的目的。

以海上风电场风向和风速较稳定,尾流效应对风电场功率影响明显为背景,综合协调机组间偏航角、有功功率,改善机组间气动耦合,提高各机组有功功率之和。给出了考虑偏航的尾流模型,克服了经典尾流模型边界处不连续导致风电场功率优化困难的问题。然后建立以机组偏航角和诱导因子为调节手段的风电场有功功率优化模型。继而,基于尾流传播路径,对机组进行分群,将风电场整场优化问题转化为各群内部优化问题,减少优化对象数,降低问题规模。重点结合在线仿真和机器学习技术,提出各群内部功率优化问题求解方法。最后将优化结果整定为机组参考有功功率和参考偏航角,各机组据此运行。该方案计算开销小,无需额外增加风电场控制系统计算资源,对通信环境无特殊要求,同时,仿真结果表明,提出的方案能有效提升海上风电场有功功率,提高风电场经济效益。

【大数据的实时交通流预测方法研究】 随着社会进步和科技发展，智能化已成为不可阻挡的趋势，尤其是在交通领域。大数据的实时交通流预测方法是应对日益增长的汽车数量和交通拥堵问题的有效手段，它通过收集和分析大量的交通数据，能提供实时的交通情况预测，有助于优化交通管理和提升城市智慧化水平。 交通流预测的研究具有重大意义。汽车的普及率增加，各种类型的车辆在道路上行驶，使得交通管理面临复杂性挑战。大数据技术的进步为交通数据分析提供了强大支持，可以实现实时采集和预测交通流，为构建高效智能交通系统奠定了基础。 国内外对实时交通流预测方法的研究已取得显著进展。在国外，Bootstrap算法和GARCH模型是区间预测的常用方法，Bootstrap算法通过样本重采样估计总体，GARCH模型则能准确模拟时间序列的波动性。在国内，研究人员利用Bootstrap方法改进传统预测控制，并且支持向量机（SV）模型也在交通预测中展现出潜力，特别是在金融领域的高频数据分析中得到应用。 此外，均值预测方法因其快速的计算速度和良好的实时性，也常被用于交通流预测。这些方法共同构成了实时交通流预测的理论和技术框架，为解决交通拥堵、提升道路通行效率提供了科学依据。 未来的研究方向可能包括：结合物联网和AI技术，进一步提高预测精度；探索更高效的计算算法，减少预测延迟；开发适应复杂交通环境的多元模型；以及利用深度学习等先进技术挖掘更深层次的交通模式。 参考文献： 1. 高青海.智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究[J/OL].公路,2021(10):2-8 2. 王海起,王志海,李留珂,孔浩然,王琼,徐建波.基于网格划分的城市短时交通流量时空预测模型[J/OL].计算技术与自动化,2021. 以上是对"大数据的实时交通流预测方法研究"的详细说明，涵盖了研究背景、意义、国内外现状和未来趋势，以及主要参考文献。这项研究旨在通过深入探究和应用大数据技术，为构建更智能、更高效的交通管理系统贡献力量。

本文探讨了基于现场可编程门阵列（FPGA）的卷积神经网络（CNN）设计与实现。在计算机视觉应用中，CNN已经取得了巨大的成功，这部分归因于其固有的并行架构。文章分析了CNN的这种并行性，并基于这种特性，提出了一个并行的CNN前向传播架构。通过实验验证，在操作频率为110MHz的情况下，该架构使得FPGA的峰值运算速度可以达到0.48 GOP/s（Giga Operations Per Second），与ARM Mali-T628 GPU平台相比，其速度能达到23.5倍。 为实现该架构，研究者们需要对CNN的各个组成部分有深入理解，包括卷积层、激活函数（如ReLU）、池化层、全连接层等。CNN由许多层组成，其中卷积层用于特征提取，激活函数为非线性转换层，池化层用于降低特征维度以及防止过拟合，全连接层则用于分类决策。文章中提及的AlexNet网络是深度CNN的一个实例，它在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得冠军，并大大推动了CNN在深度学习领域的应用。 文中还提到，FPGA作为可编程的硬件加速器，在并行计算方面表现出色。FPGA的可编程性允许设计者为特定的算法优化硬件，从而在特定任务上实现高性能。这种灵活性使得FPGA特别适合于实现并行的CNN前向传播。FPGA能够达到的高运算速度与高效的资源利用率使其成为加速深度学习任务的有力候选者。 在具体实现CNN时，FPGA需要映射到大量的处理单元（PE，Processing Element）。这些PE负责执行CNN中的计算任务，例如矩阵乘法、卷积运算等。文中提到了不同类型的PE和它们在不同尺寸的卷积核上的应用。这些处理元素的高效使用与优化是实现高效CNN的关键。 对于FPGA的使用，研究人员还面临挑战，包括如何有效地映射CNN模型到FPGA硬件资源上，以及如何优化数据流和计算流程以最小化处理时间和功耗。这些问题的解决需要对FPGA的内部结构及其与CNN操作之间的关系有深入理解。 文中提到的实验结果显示，在相同的操作频率下，FPGA实现的CNN架构达到了比ARM Mali-T628 GPU平台高23.5倍的计算速度。这说明，尽管GPU在处理并行任务方面也有很好的性能，但在某些应用中，针对特定算法优化的FPGA解决方案在速度上具有明显优势。 文章中也提到了一些关键技术参数，如CNN的参数数量、存储需求等，这对于评估FPGA实现的成本效益至关重要。例如，CNN模型AlexNet的参数量为6100万，其中前三个卷积层的参数数量分别为27万（C1层）、170万（C2层）和120万（C3层）。这些参数直接关联到FPGA上实现时需要的存储器资源以及带宽需求。 总结来说，本文通过设计和实现基于FPGA的CNN，展示了FPGA在深度学习应用中的巨大潜力，特别是在对实时性和能效有极高要求的场景下。通过充分挖掘CNN并行架构的特性以及FPGA的可编程优势，研究人员可以在某些应用中获得比传统GPU更快的加速效果。随着FPGA技术的不断进步和CNN应用领域的不断拓展，基于FPGA的CNN实现将继续成为研究热点，推动着人工智能技术的发展。