针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.
2021-05-12 16:58:05
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本人搜集的时间序列预测问题的相关论文，主要是硕博士。包括机器学习和深度学习的方法，主要是各类神经网络的应用。
2019-12-21 20:34:27
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机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
2019-12-21 20:07:51
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一本关于整体性学习的书籍，英文原版
自制完整书签（非常详细的书签，书签层次完整），方便看整体知识的结构
建议里面实践mind challenge直到成为习惯，否则不能发挥威力。
2019-12-21 19:35:05
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手把手教你制作easyUI工作站，主要学习tabs方法:http://blog.csdn.net/libin_1/article/details/50931955
2016-03-19 00:00:00
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