两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

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

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遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉（繁衍）和变异等操作，在解空间中搜索最优解。该算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，已广泛应用于各种优化问题中。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，具有强大的非线性映射能力和自学习能力。然而，BP神经网络的性能在很大程度上取决于其初始权重和偏置的选择，以及训练过程中的学习速率等参数。不恰当的参数设置可能导致网络训练陷入局部

摘要本文提出了一种基于神经网络的（NN-based）数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此，在每次迭代过程的每个相对时间点上，使用广义回归神经网络（GRNN）作为估计器来解决系统的关键参数，并使用径向基函数神经网络（RBFNN）作为控制器来解决控制输入。

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摘要——本文提出了一种方法来实现四轴飞行器对目标的相对定位和跟踪使用超宽带（UWB）测距传感器，这些传感器被战略性地安装以帮助检索相对位置和四轴飞行器和目标之间的轴承。为了实现稳健即使在存在不确定性的情况下，也能实现自主飞行的本地化目标的速度，有两个主要特征。首先，开发了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的估计器将超宽带测距测量结果与机载数据融合传感器，包括惯性测量单元（IMU）、高度计以及光流。第二

参考文献：基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一种常见的故障识别方法。CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，具有良好的特征提取能力；而SVM（支持向量机）是一种经典的机器学习算法，用于进行数据分类。这两种方法的结合可以充分发挥各自的优势。首先，CNN作为预处理步骤，可以自动学习输入数据的特征表示，从而减少手工特征工程的工作量。通过堆叠多个卷积层和池化层，CNN可以有效地从原始数据中提取有意义