文献来源：摘要：最近的研究表明，纳米定位系统（例如压电致动器（PEAs））的非线性动力学可以被循环神经网络（RNNs）准确捕捉。这项技术的一个直接应用是用于精密定位的PEA系统控制：将非线性RNN模型线性化，然后应用模型预测控制（MPC）。然而，由于常用的线性化方法（例如泰勒级数），所得到的线性系统仅在线性化点的小邻域内保证准确，因此控制带宽和控制性能相当有限。为了解决这个问题，我们提出了一种基于

这些数据可以包括无人机的位置、速度、高度、姿态、电池状态、传感器数据等。追踪无人机数据对于各种应用场景都至关重要，包括航空监管、军事作战、应急响应、自动化交付等。通过分析无人机数据，可以实现飞行路径规划、任务分配、异常检测、风险评估等功能，从而提高飞行安全性、效率和可靠性。[1]陈益伟,刘豪杰,黄锐等.固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化[J/OL].气体物理:1-11[2024-03-

UWB技术具有高精度测距的特点，能够在短距离内实现厘米级的定位精度。其测距原理是通过发射超宽带脉冲信号，接收端根据信号的飞行时间（TOF）来计算距离。

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模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中，神经

6. 实时情绪检测：基于已经训练好的CNN模型，实现实时情绪检测的应用。可以尝试剪枝和量化等方法来减小模型的大小和计算量，并进行模型压缩和加速。最后，将训练好的模型部署到目标设备上，实现实时情绪检测的应用。使用训练集对CNN模型进行训练，并用验证集调整超参数和模型结构，以提高模型的性能。2. 数据预处理：对收集到的人脸图像进行预处理，如人脸检测和对齐，以确保输入CNN模型的图像具有统一的尺寸和定位

生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，它由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式学习生成真实数据样本的分布。1D-GAN则是针对一维数据的生成对抗网络，例如时间序列数据或者一维信号数据。1D-GAN的数据生成方法研究可以包括以下几个方面：1. **网络架构设计**：针对一维数据特点设计合适的生成器和判别器网络结构。生成器可以采用一维卷积神经网络或者全连接网络，判别器也可以类似设计。2. **

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

*摘要**：本文研究了线性多智能体系统的分布式H₂次优领航-跟随一致性控制问题，采用动态输出反馈方法。考虑到一个自主领航者、多个跟随者以及相关的H₂代价函数，我们的目标是设计一个分布式协议，以确保在领航-跟随一致性达成的同时，相关的H₂代价小于预先给定的上界。为此，我们首先证明了H₂次优领航-跟随一致性控制问题可以等价地转化为一组独立系统的H₂次优控制问题。基于此，我们提出了一种计算分布式协议的设

多智能体系统是由多个具有一定功能的智能体组成的系统，这些智能体能够感知环境、进行决策并与其他智能体进行交互。智能体之间的协同合作是实现整个系统整体目标的关键。为了实现多智能体系统的高效运行，需要研究协同控制技术。