多智能体一致性问题要求一组智能体在执行各自任务时，通过相互协作、信息交换，使它们的状态趋于相同或一致。二阶一致性问题在一阶一致性基础上，进一步要求智能体之间的速度和加速度也要达到一致。这种一致性在控制、协同探测等领域应用广泛。本文对二阶多智能体系统在连续时间系统下的静态和动态一致性进行了深入研究。给出了系统模型和一致性问题的定义，设计了实现静态和动态一致性的控制策略，并通过理论分析和Matlab仿

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本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

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【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究使用MPU9250（9轴IMU）的MATLAB扩展卡尔曼滤波器进行姿态估计和动画绘图本文是一个用于9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法。您可以看到图形化动画的IMU传感器数据。动画图时间线硬铁偏差补偿角速度偏差补偿基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器这篇文章专注于研究针对9轴IM

【网架规划】基于大M法和二阶锥的配电网网架规划（考虑线路功率约束、风光功率约束、变压器节点功率约束、节点电压、线路电流约束、二阶锥约束、线路电压平衡约束)【Matlab代码实现】径向配电网重构的一种简单快速的启发式方法【IEEE33节点、69节点、84节点、136节点、417节点】（Matlab代码实现）【配电网重构】基于SOE算法的多时段随机配电网重构方法【IEEE33节点、IEEE84节点】（

在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。

实验采用公开的多模态MRI影像数据集，如BRATS数据集，该数据集包含了多种模态的MRI影像（T1、T1c、T2、FLAIR）以及对应的脑肿瘤标注信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证实验结果的客观性和可靠性。

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联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷