自适应控制

数据集大全介绍深度学习的关键是训练。无论是从图像处理到语音识别，每个问题都有其独特的细微差别和方法。但是，你可以从哪里获得这些数据？现在你看到的很多研究论文都使用专有数据集，而这些数据集通常不会向公众发布。如果你想学习并应用你新掌握的技能，数据就成为一个问题。在本文中，我们列出了一些高质量的数据集，每个深度学习爱好者都可以使用并改善改进他们模型的性能。拥有这些数据集将使你成为一名更好的数据科学家，

Matlab仿真多智体一致性分析，附代码本例程所有参数及状态均采用最简单的形式，使更容易理解一致性的收敛过程。所使用拉普拉斯矩阵图为如下所示的无向图（undirected graph）输入：初始位置（状态）图拉普拉斯矩阵输出：各智能体一致性位置收敛路径图各智能体的输入变化曲线%改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵，使得状态收敛至静态值，clc;clear;%% 输入初始化参数X0= [1,

师五喜,王栋伟,李宝全.多机器人领航-跟随型编队控制[J].天津工业大学学报,2018,37(02):72-78.文章目录1 机器人模型及问题描述1.1 领航者运动学模型1.2 跟随者运动学模型1 机器人模型及问题描述1.1 领航者运动学模型[x˙y˙z˙]=[cos⁡θ0sin⁡θ001][v(t)ω(t)](1)\left[\begin{matrix}\dot{x} \\\dot{y} \\\

[2015_多智能体系统的事件驱动一致性控制 与多 Lagrangian 系统的分布式协同]文章目录第6章 多 Lagrangian 系统的事件驱动一致性控制第6章 多 Lagrangian 系统的事件驱动一致性控制Mi(qi)q¨i+Ci(qi,q˙i)q˙i+gi(qi)=τi(6.1)M_i(q_i) \ddot{q}_i + C_i(q_i, \dot{q}_i) \dot{q}_i +

Z. Yan, L. Han, X. Li, X. Dong, Q. Li and Z. Ren, “Event-Triggered Time-Varying Formation Control for Discrete-Time Multi-Agent Systems with Communication Delays,” 2020 Chinese Automation Congress (CA

第1章回到目录第3章第8章-高阶非线性多智能体分布式自适应鲁棒控制8.1 研究背景8.2 问题描述8.3 自适应鲁棒一致性控制8.4 主要结论和系统稳定性分析8.5 自适应鲁棒一致性控制器性能分析8.6 数值仿真8.7 结论8.1 研究背景8.2 问题描述8.3 自适应鲁棒一致性控制8.4 主要结论和系统稳定性分析8.5 自适应鲁棒一致性控制器性能分析8.6 数值仿真8.7 结论...

【Paper】2019_Event-triggered based scaled consensus for multi-agent systems

2014_多智能体系统一致性问题研究_唐骥宇

第11章-连续时间多智能体系统牵制一致性11.1 引言11.2 预备知识11.3 问题描述与分析11.4 牵制策略11.5 例子与数值仿真11.6 本章小结11.1 引言牵制控制是指通过对多智能体系统中一些关键节点施加牵制，从而达到控制整个网络的目的。11.2 预备知识考虑包含 NNN 个智能体的一阶连续多智能体系统，其动力学方程如下所示：x˙i(t)=ui(t),ui(t)=∑j=1Naij(x