在混乱环境下，移动机器人的安全控制问题可以定义为：在满足机器人动力学约束的条件下，设计控制输入 u，使得机器人在运动过程中始终与障碍物保持安全距离，即对于任意时刻 t，都存在一个安全区域，机器人的状态 x(t) 始终位于该安全区域内。同时，为了实现机器人的连续运动，控制输入 u 应具有一定的连续性。

本文聚焦于具有位置、速度和输入约束的不确定二阶非线性多智能体系统的安全一致性跟踪问题。在多智能体协同跟踪目标领导者轨迹的过程中，常面临目标轨迹违反智能体局部约束的冲突情况。为解决此问题，本文提出基于控制障碍函数（CBF）的方法，通过将合作跟踪目标编码为基于控制李雅普诺夫函数的条件，状态和输入约束编码为基于CBF的约束，并针对相对度为2的位置约束设计两类基于CBF的条件。证明了改进CBF下可行控制输

每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同, 也就是说, 是唯一的, 并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性, 我们就可以把一个人同他的指纹对应起来, 通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较, 就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别技术。十年后指纹识别技术即将迎来一个跳跃性发展的黄金时期, 专家们保守估计, 未来 5 年, 我国将有近百亿元的市场等待着企业去开拓。指纹识别技术的巨

通过仿真，可以在虚拟环境中模拟各种场景和条件，以更好地理解网络行为和性能表现。在仿真过程中，需要设计和建模各种不同的场景，包括网络拓扑结构、节点分布、传感器节点的移动模式等。这些场景可以是现实中的情况，也可以是理论上的假设，用于评估网络在不同情况下的性能表现。通过对仿真结果的分析，可以发现网络中存在的问题和瓶颈，并提出改进策略和优化方案，以提高网络的性能和效率。文章中一些内容引自网络，会注明出处或

我们在一个网络物理电力系统测试平台进行了多源数据融合，从中搜集网络和物理侧数据，这些数据源模拟了实际存在于公用事业中的数据源，并将其合成为用于检测入侵的算法特征。在数据收集后，数据融合应用程序使用时间同步合并并提取特征，然后进行前处理，如插补和编码，然后训练监督学习、半监督学习和无监督学习模型以评估IDS的性能。关键词—多传感器融合，数据前处理，监督学习，无监督学习，协同训练，流形学习，实时测试平

在构造稠密卷积神经网络的稠密块时，使用了最大特征映射函数，在保留模型稠密式连接、减少信息遗忘的同时，也强化了卷积神经元所学内容中的有效信息，为提高分类识别能力提供了良好的模型。依据语音谐波形态和单个音素频谱的分布切分窄带频谱图，对精细化分割后的结果从空间及通道两个维度进行选择性关注，使模型更加聚焦于可区分伪造和真实语音上的谐波位置和频谱宽泛程度，增强了模型对语音声学特性的感知，进一步提高了识别能力

本文用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史负荷的每小时前日负荷。这些模型在数据上进行训练，并在2008年的样本外数据上进行测试。这些模型被证明能够产生高度准确的日前预测，平均误差在1-2%左右。能够通过MATLAB部署的DLL调用训练好的负荷预测模型。准确的负荷预测对于公用事业的短期运营和长期规划至

（recurrent neural network）的推广。当递归神经网络的每个父节点都仅与一个子节点连接时，其结构等价于全连接的循环神经网络。递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行。本文包含通过展开序列ISTA（SISTA）算法创建的递归神经网络（RNN）的代码，用于序列稀疏编码。递归神经网络（recursive n

冠豪猪优化算法是一种新型的元启发式优化算法，由Abdel-Basset等人在2024年初提出，并首次发表在中科院1区的SCI顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。该算法模拟了冠豪猪在寻找食物、避免天敌以及在复杂环境中生存的策略，特别是其四种独特的防御机制：视觉恐吓、声音恐吓、气味攻击和物理攻击。这些防御机制在算法中分别对应于探索和开发阶段，为优化问题提供了独特的解决方案。

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。