本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议

文献来源：摘要本研究从控制角度探讨了重力补偿的主题。重力可以通过补偿机械系统或控制法则（如比例-微分（PD）加重力、滑模控制或计算力矩法）来平衡。在连续和离散时间域中，重力补偿项在线性和非线性最优控制中均缺失。控制系统的平衡点通常为零，这导致在所需条件未设置在原点或在其他情况下（其中控制系统的平衡点处重力向量不为零）无法进行调节。在这些情况下，系统需要稳态输入信号来补偿重力。本文介绍了基于非线性最

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作为信息表达和交流的重要工具,文字被广泛地应用于人们的日常生活和工作中。同时,手写也是每个人在社会中赖以生存的技能。随着计算机的发展和普及,手写文字识别作为一种高级的人机交互方式在近几十年来引起了人们的广泛关注。虽然研究者们在手写识别领域已经取得了大量突破性的进展,但是基于深度学习的手写识别算法仍然有很大的改进空间,因此如何设计更为准确高效的手写识别算法是本文的核心研究内容。另外,随着传感技术的发

最近，两个主要因素促成了网络管理中的PQoS和自主适应性的崛起：人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的技术突破，以及在许多工程领域中数据和计算资源的空前可用性[2]。为了推进对主动预测和优化技术的研究，我们随后报告了用于V2V信道测量的试验方法和在布尔诺科技大学校园内收集的60 GHz的插值信道响应（CIR）的测量。由于V2V和V2I在智能交通系统（ITS）中都是提供连接性的必不可少的元素，我们

在这项研究中，深度确定性策略梯度（DDPG）算法由一个人工神经网络和强化学习的结合被应用于垂直起飞和着陆（VTOL）系统模型，以控制俯仰角。这个选择该算法是因为传统的控制算法，如比例控制算法积分微分（PID）控制器，其并非总是能够产生合适的控制信号消除干扰和对所考虑系统的有害环境影响。在这项研究中，深度确定性策略梯度（DDPG）算法由人工神经网络和强化学习的组合组成，被应用于垂直起降（VTOL）系

分布式电源作为新一代电源类型,其清洁、无污染与可再生的优点受到人们的重视,但分布式电源存在诸多问题,并入电网系统后对系统的运行方式、节点电压分布与潮流计算等将产生不可忽视的影响,本文将针对分布式电源的特点进行研究,分布式电源（Distributed Generation, DG）接入配电网是近年来电力系统发展的一个重要趋势，它对传统配电网的规划、运行和管理带来了深远的影响。选取了9节点的配电网网络

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