针对传统的信息安全过滤系统在大数据的Web环境下存在的数据动荡问题，提出一种Web环境下大数据动态不良信息安全过滤系统设计。采用C/S系统架构，对前端主机的控制端进行了良好的优化选择，为后续的过滤计算提供了良好的硬件储备。通过网闸式的数据信息过滤系统，避免了传统的过滤系统存在配差计算失衡的现象，有效的解决了数据信息震荡的问题。对权值的随机自适应算法进行了优化，保证在大数据动态Web环境下不良数据信息能够被全部的过滤。为验证本文设计的Web环境下大数据动态不良信息安全过滤系统的有效性，设计了对比仿真试验，实验数据表明，本文设计的Web环境下大数据动态不良信息安全过滤系统能够有效的对不良数据信息进行过滤。

动态系统的反馈控制_第七版matlab代码.zip

LabVIEW Control Design and Simulation模块可用于仿真动态系统、设计控制器，并将控制系统部署至实时硬件。

线性规划的matlab代码 Modularized Dynamical System Simulator 模块化仿真系统 运行库简介 基于子系统的仿真程序，利用C++编程实现模块化仿真功能。自动解析系统给子系统的串并联结构，实现数值求解微分方程。 支持仿真参数和结果的读写。 正在开发中，目前已经实现多模块拓扑分析，规划和计算功能。 目前求解器构架已经完成，并且通过多次测试，与Simulink 的计算结果做到完全吻合。 正在加入测试更多模块，计划实现simulink aerosapce blockset 的全部模块功能。 计划加入 Gaussian Regression 的实现模块，为以后利用机器学习进行QTG系统辨识做基础。 文件目录如下： 文件目录 内容 src 包含所有源代码 verification 包含求解器计算输出和利用Simulink计算的仿真结果的对比验证代码和记录数据读取MATLAB脚本 代码编译： 以下步骤包含工程编译步骤 ：(VS2017） 第一步：克隆工程到文件夹，解决方案为：solver_test.sln。 第二步：下载Eigen库，解压缩后将文件夹重命名为ei

Simulink动态系统建模与仿真基础

资源名称：Simulink动态系统建模与仿真基础   内容简介：        本书介绍的是MathWorks公司最新版本MATLAB Release 13 SP1中的Simulink5.1软件包。全书共分12章，从Simulink的基本概念开始，系统全面地介绍了Simulink软件包中动态系统建模、仿真、分析和调试的方法，包括连续系统、离散系统和混合系统，书中给出了 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

航迹相关算法matlab代码通知：用于动态系统信息分析的跨平台C库 Inform是一个C库，旨在提供复杂系统的“轻松”信息分析。 Inform的主要用例是将其包装在诸如或的高级语言中。 就是说， Inform绝对有用。 如果您对包装或使用Inform本身感兴趣，那么您肯定会对文档-感兴趣。 从源安装 要构建Inform ，您将需要具备。 你们中的大多数人都可以使用软件包管理器，例如Linux上的apt-get ， pacman或yum或OS X上的homebrew ， macports或fink 。 Linux，OS X和Windows（Bash，MinGW和Cygwin） 一旦安装了CMake，就可以轻松构建，测试和安装该库 λ cmake . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DEXAMPLES=Yes λ make all tests λ sudo make install 带有MSVC的Windows 使用MSVC进行构建会涉及更多内容。 打开Visual C ++ MSBuild命令提示符（应该在开始菜单中）。 然后，您可以在提示符下运行cmake bu

离散控制Matlab代码数据驱动验证 Alexandar Kozarev，John Quindlen，Jonathan How和Ufuk Topcu撰写的“动态系统的数据驱动验证案例研究”代码已提交给Hybrid Systems：Computation and Control 2016。 文件夹中包含以下示例：Van der Pol振荡器，模型参考自适应控制器，飞机反向安全控制器和基于强化学习的控制器。 这些示例中的每一个将在其各自的后续部分中进行进一步说明。 本文中使用的训练和测试数据以及训练支持向量机所需的Matlab代码都包含在每个文件夹中。 请注意，SVM实施需要Matlab机器学习库。 除非另有说明，否则不包括用于生成这些样本的代码-仅包括样本本身。 范德波尔振荡器 第一个示例是Van der Pol振荡器，它取自先前的非线性分析和验证工作，并提供了比较基准。 问题的目的是估计一组初始条件，系统将从这些条件中成功返回原点（0,0）。 必要的文件位于以下文件夹位置：“ Van der Pol Oscillator”。 函数是“ vanderpol svm.m”，训练和测试数据都

#PSRToolbox 作者：William L Hamilton（以前是麦吉尔大学，推理与学习实验室，现为斯坦福大学）联系人： 注意：我不再积极维护此存储库，但是我欢迎有兴趣使用该代码的人员提出咨询。 描述 使用PSR对动力学系统建模和构建基于模型的强化学习算法的方法和工具的集合。 PSR代码可选地使用随机压缩技术来提高性能（所谓的“压缩预测状态表示”）。 有关详细信息，请参见arXiv：1312.0286 [cs.LG]上的论文“具有压缩预测状态的有效学习和规划”。 提供的Java文档也应该有所帮助。 注意：目前，我正在将大多数代码转移到其他语言（例如，C ++表示速度，Python表示可用性）。 因此，我将不会定期进行此回购。 如果您有特定问题，请给我发电子邮件。 免责声明：该代码既具有完整功能，也正在进行中（与大多数研究代码一样）。 因此，我不能保证特定的功能。 此外，该

动态系统的反馈控制电子版，很不错的自动控制的书，好不容易找到中文版的和大家分享~