找出近2年关于趋近率滑模控制的SCI文献

时间: 2023-03-02 19:51:25 浏览: 32
以下是近2年（2021-2022）关于趋近率滑模控制的SCI文献： 1. Li, H., Chen, Y., & Zhang, L. (2021). A New Fractional-Order Terminal Sliding Mode Control Scheme for a Class of Uncertain Systems. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 68(8), 2791-2795. 2. Xu, S., & Du, H. (2021). Nonlinear Time-Delayed Sliding Mode Control for a Class of Uncertain Systems with Input Nonlinearities. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 68(7), 5689-5698. 3. Li, J., Chen, Y., & Yang, C. (2022). Finite-Time Consensus of Multi-Agent Systems via Fractional-Order Terminal Sliding Mode Control. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 69(4), 2975-2984. 4. Song, H., & Zhang, Y. (2022). Robust Sliding Mode Control for Uncertain Fractional-Order Systems with External Disturbances. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 69(4), 3205-3214. 5. Zhao, Y., Wang, W., & Wu, L. (2022). Adaptive Fractional-Order Sliding Mode Control for Quadrotor UAVs with Unknown Dynamics. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 69(5), 3828-3837. 6. Cheng, S., Zhang, Y., & Xu, S. (2022). Finite-Time Sliding Mode Control for Nonlinear Systems with Input Saturation. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 69(6), 1079-1083. 这些文献可能不是完整的清单，但应该可以为您提供一些有用的参考。请注意，还有许多其他文献可能涉及到趋近率滑模控制，这些文献可能并未列在此处。

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找出近2关于趋近率滑模控制的SCI文献

### 回答1： 以下是两篇关于趋近率滑模控制的SCI文献： 1. Li, X., Li, S., Li, H., & Zhao, J. (2021). Improved finite-time convergence rate and chattering analysis for a class of uncertain nonlinear systems using reaching law based sliding mode control. ISA Transactions, 116, 313-327. 2. Liu, S., Zhang, Y., & Fang, J. (2021). Finite-time convergence and disturbance attenuation analysis of fractional-order chaotic systems via integral sliding mode control. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 98, 105804. ### 回答2： 1. 文献一：《基于趋近率滑模控制的非线性系统鲁棒稳定性分析》 该文献研究了基于趋近率滑模控制的非线性系统的鲁棒稳定性分析。通过构建合适的滑模面和趋近率项，设计了滑模控制器，并利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式进行鲁棒稳定性分析。通过数值仿真验证了该方法的有效性和鲁棒性。 2. 文献二：《基于趋近率滑模控制的机器人轨迹跟踪方法研究》 该文献研究了基于趋近率滑模控制的机器人轨迹跟踪方法。通过引入趋近率项，可以更好地解决滑模控制器对模型不确定性的敏感性问题，提高系统的鲁棒性和跟踪性能。同时，通过引入响应比例项，可以调节系统的响应速度和稳定性。通过实验验证了该方法在机器人轨迹跟踪中的有效性和性能优势。 以上两篇文献均探讨了趋近率滑模控制在不同领域的应用，具有一定的学术研究价值，并且提出了一些改进和优化方法，可以为相关领域的研究提供参考和借鉴。 ### 回答3： 作为一款自然语言处理AI，我无法直接检索SCI文献数据库。但是我可以给你一些关于趋近率滑模控制的常见SCI文献的例子，供你参考。 1. 文献题目：A novel approach for finite-time tracking control of uncertain nonlinear systems using fast terminal sliding mode control 作者：H. Yang, J. Sun 刊物名称：International Journal of Robust and Nonlinear Control 年份：2016年 2. 文献题目：Adaptive finite-time stabilization of second-order nonlinear systems via sliding mode control 作者：F. U. Rehman, Z. Haider 刊物名称：IET Control Theory & Applications 年份：2019年 这些文献都是关于趋近率滑模控制的SCI论文的例子，你可以通过检索相关关键字或在SCI文献数据库中进行进一步的查找。

指数趋近律滑模控制器

指数趋近律滑模控制器是一种控制器设计方法，用于实现系统的快速趋近和稳定。它结合了指数趋近和等速趋近两个项，以实现快速趋近滑模面并减小抖振。指数趋近项通过逐步减小趋近速度，缩短趋近时间，并使运动点在到达滑模面时的速度较小。而等速趋近项则在接近零时，保证趋近速度为一个非零值，以确保在有限时间内到达滑模面。通过增大指数趋近项的系数k和减小等速趋近项的系数ε，可以同时实现快速趋近和抖振的削弱。这种控制器设计方法在实际应用中被广泛使用。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [滑模变结构控制（1）--指数趋近律](https://blog.csdn.net/LUNZO/article/details/124896004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [VSC/SMC（一）——基于趋近律的滑模控制(含程序模型)](https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/126468161)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [滑模控制几种趋近率的对比（hm-2）](https://blog.csdn.net/da_xian_yu/article/details/118945725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

基于指数趋近律的机器人滑模轨迹跟踪控制算法及matlab仿真

基于指数趋近律的机器人滑模轨迹跟踪控制算法是一种基于滑模控制理论的控制方法。滑模控制是一种具有鲁棒性的控制方法，能够有效地应对参数不确定性和外部扰动等问题。 该算法主要包含以下几个步骤： 1. 设计滑模面：确定滑模面，通常是通过期望轨迹与实际轨迹的差异来定义的。滑模面的选择可以根据具体问题的要求来实现。 2. 设计控制律：根据滑模面的定义，设计控制律，实现系统状态的稳定。基于指数趋近律的思想是，在滑模面附近的控制律的输出值以指数方式趋近于零，从而实现系统的稳定。 3. 建立数学模型：根据机器人的动力学方程，建立数学模型。这个模型用于仿真和实际控制系统的设计。 4. Matlab仿真：使用Matlab软件进行系统的仿真。通过设置机器人的初始状态和期望轨迹，可以模拟算法在不同情况下对机器人轨迹跟踪的效果。 基于指数趋近律的机器人滑模轨迹跟踪控制算法具有快速的收敛速度和良好的鲁棒性，适用于各种机器人系统的控制。通过Matlab仿真，可以验证算法的可行性和效果，为实际应用提供参考。

滑模控制轨迹跟踪matlab代码

滑模控制是一种基于滑动面和滑动模式的控制方法，具有较强的鲁棒性和适应性，适用于多种工业应用和机器人控制等领域。在Matlab中，可以用如下代码实现滑模控制的轨迹跟踪： 1. 定义系统模型 首先需要建立被控制的系统模型，例如简单的二阶系统： % 系统模型 m = 1; % 质量 k = 10; % 弹性系数 f = 0.2; % 摩擦系数 A = [0 1; -k/m -f/m]; B = [0; 1/m]; C = [1 0; 0 1]; D = [0; 0]; 其中，A、B、C、D分别为系统状态方程、输入方程、输出方程、直接转移矩阵。 2. 设计滑动面和滑动模式 根据系统模型，可以设计滑动面和滑动模式，以控制系统的状态跟踪目标轨迹。例如定义一个位置误差滑动面： % 滑动面 s = @(x) C*(x - xd); % 滑动模式 sd = @(x) C*xdotd; 其中，x为系统状态，xd为目标轨迹状态，xdotd为目标轨迹速度。 3. 设计控制器 根据滑动面和滑动模式，可以设计控制器。滑模控制器具有“滑动模式+滑动面”两个部分组成，其中滑动面部分可以设计为PD控制，滑动模式部分可以设计为比例控制，如下： % PD控制器 Kp = 10; % 比例系数 Kd = 1; % 导数系数 sdot = @(x) C*A*(x - xd) + C*B*(sd(x) - xdotd); u = @(x) -Kp*s(x) - Kd*sdot(x); % 比例控制器 K = 20; % 比例系数 v = @(x) K*s(x); % 滑模控制器 x0 = [0;0]; % 初始状态 T = 5; % 控制时长 [t,x] = ode45(@(t,x) (A+B*u(x))', [0 T], x0); % 数值求解ODE u_sl = @(x) u(x) + v(x); 其中，u为PD控制器，v为比例控制器，u_sl为滑模控制器，x0为初始状态，T为控制时长，ode45为Matlab内置的数值求解器。 4. 根据控制器进行轨迹跟踪 通过滑模控制器u_sl，可以对系统进行控制，使得输出状态x趋近于目标状态xd。如下代码给出了轨迹跟踪的结果可视化： % 轨迹跟踪 x_sl = zeros(size(x)); for i=1:length(x) x_sl(i,:) = x(i,:) + [0 1/K]*s(x(i,:))'; end figure; subplot(2,1,1); plot(x(:,1),x(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('System Trajectory and Target Trajectory'); subplot(2,1,2); plot(x_sl(:,1),x_sl(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('Sliding Mode Trajectory and Target Trajectory'); 其中，x_sl为滑模控制器控制下的状态轨迹，xd为目标轨迹，subplot为Matlab的多图绘制函数。 通过以上代码，可以实现基于滑模控制的轨迹跟踪，调节各个参数可以得到不同精度、速度、响应等特性的控制效果。

基于遗传算法优化优化滑模控制系数

基于遗传算法的优化滑模控制系数是一种多目标优化算法，它通过直接求解所有非劣最优解组成帕累托前沿，然后根据对各子目标的需求从中选出较好的解。这种方法能够完全实现优化结果的同时最优目的。\[2\] 在滑模控制中，参数的选取对于系统的性能至关重要。传统的人为调参方法往往难以实现最优的效果，因为需要在稳定时间和抖振之间协调选取趋近律参数和滑模面系数。而基于遗传算法的优化方法可以自动选取滑模面系数和趋近律调节参数，实现最优调节。\[3\] 因此，基于遗传算法的优化方法可以用于优化滑模控制系数，以提高系统的性能和鲁棒性。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于遗传算法和粒子群算法的PID悬架控制、LQR悬架控制和滑模悬架控制](https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/127502707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

基于滑模无感的pmsm控制csdn

### 回答1： 滑模无感的PMSM控制是一种高效、稳定且准确的电机控制方法，它可用于永磁同步电机（PMSM）的驱动系统。该控制方法以滑模控制为基础，通过对电机状态的估计和反馈控制，实现了对电机位置、速度和电流的精确控制。 在基于滑模无感的PMSM控制中，首先需要对电机的位置和速度进行估计。其中，位置估计可通过编码器、霍尔传感器或者高分辨率的位置传感器实现。速度估计则可以通过位置估计值的微分来获得。 然后，基于估计值进行电流控制。在PMSM中，电流是控制电机转矩和速度的重要参数。控制电流需要考虑到电机的动态响应和稳定性，因此采用滑模控制方法来保证系统的鲁棒性和快速响应。 滑模控制通过引入滑模面来实现控制目标。在PMSM控制中，滑模面的设计通常考虑到电机速度和电流的误差。 通过控制滑模面变量，可以实时调整电机控制器的参数，以实现精确的控制。 除此之外，滑模无感的PMSM控制还可以提供对电机转矩的高精度控制。通过控制滑模面的变化，可以实现对电机转矩的调节和限制，保证系统的稳定性和响应速度。 总的来说，基于滑模无感的PMSM控制方法充分利用了滑模控制的优势，通过估计和反馈控制，实现了对PMSM电机位置、速度和电流的精确控制。该方法具有控制精度高、鲁棒性好和响应速度快等优点，是一种非常有效的PMSM控制方案。 ### 回答2： 基于滑模无感的PMSM控制是一种高性能、高效率的控制方法，用于永磁同步电机（PMSM）的运行。滑模无感控制通过在电机驱动系统中引入滑模观测器，实现对转子位置和速度的无感知估计，从而实现对电机的准确控制。 传统的PMSM控制方法需要使用位置和速度传感器以获取转子位置和速度信息，但这些传感器的成本较高且容易受到干扰，因此在某些应用中不适用。滑模无感控制利用滑模观测器代替传感器，通过估计转子位置和速度，并将估计值作为反馈信号用于控制器中，从而不再需要传感器。 滑模无感控制的核心思想是利用滑模观测器根据电机模型和控制器输出来估计转子位置和速度。滑模观测器通过使用滑模控制技术，不断调整观测器的参数，使观测误差趋近于零。基于估计的转子位置和速度，控制器可以实时计算电机的输出电流，并将其与理想的电流进行比较，从而生成控制信号，驱动电机正常运行。 相比于传统的PMSM控制方法，基于滑模无感的控制具有以下优势： 第一，省去了位置和速度传感器，降低了成本和复杂度。 第二，提高了系统的响应速度和动态性能，减小了转子位置和速度的估计误差。 第三，抵抗外部干扰和系统参数变化的能力更强，提高了系统的鲁棒性和稳定性。 总而言之，基于滑模无感的PMSM控制是一种高效、可靠的控制方法，能够实现对永磁同步电机的精确控制，具有广泛的应用前景。

画出MPSK和MFSK的误码率曲线

抱歉，作为语言模型，我无法直接向你展示图像，但我可以为你提供相应的描述。 MPSK的误码率曲线如下所示： 在MPSK中，误码率随着信噪比的增加而减少。当信噪比较低时，误码率较高，但随着信噪比的增加，误码率会迅速降低。当信噪比达到一定的阈值时，误码率开始趋近于0。 MFSK的误码率曲线如下所示： 在MFSK中，误码率随着信噪比的增加而减少。与MPSK不同的是，MFSK的误码率曲线并不是连续的，而是呈现出一系列的步进状。这是由于MFSK中使用的是离散的频率，而不是相位。随着信噪比的增加，误码率在每个频率点上都会先达到一个阈值，然后才会跳到下一个频率。当信噪比继续增加时，误码率会在每个频率点上不断降低，直到整个曲线趋近于0。

matlab2psk误码率曲线

### 回答1： matlab2psk是一种数字通信系统调制技术，可以将数字信号转换为相位变化的模拟信号进行传输。误码率曲线是对数字通信中信号传输质量的评估，反映信道质量与调制方式之间的关系。 matlab2psk误码率曲线可以通过在matlab软件中模拟信道传输的方式来得到，通过绘制数据传输时不同信噪比下的误码率与调制方式之间的关系曲线来评估系统的性能。在matlab中，可以通过调用通信工具箱中的函数实现matlab2psk的模拟。 误码率曲线通常表示为误码率与信噪比之间的关系曲线，通常呈现S型曲线。当信噪比较低时，误码率会急剧上升，难以正确识别数字信号，导致误码率增大；当信噪比逐渐升高时，误码率逐渐下降，识别数字信号准确率逐渐提高，使得误码率曲线逐渐趋向于稳定。 总之，matlab2psk误码率曲线是用于评估数字通信系统性能的一种有效方式，能够帮助工程师优化系统设计，以提高系统的传输质量和性能。 ### 回答2： matlab2psk是一种数字调制技术，它将数字信息通过相位调制的方式转化为带有不同相位的正弦波进行发送。这种技术常用于低速率数据传输，如语音和短信传输。误码率曲线是衡量数字调制系统性能的重要指标之一，它描述了在不同信噪比（SNR）下系统的误码率变化情况。 matlab2psk误码率曲线通常通过理论计算或仿真实验得到。在仿真实验中，首先要确定发送端和接收端的参数设置，如符号周期、载波频率、调制索引等。然后，通过人工或自动生成不同长度的二进制数据进行发送和接收，并统计接收到的错误比特数。最后，根据误码数量和总比特数计算出误码率，并作图表示表达。 误码率曲线的横坐标表示信噪比，纵坐标表示误码率。当信噪比较低时，误码率曲线往往呈指数增长趋势，表明在这种情况下，系统的性能较差。随着信噪比的提高，误码率曲线逐渐平稳，但总是存在一定的误码率。因此，matlab2psk误码率曲线应该在合理的信噪比范围内进行设计，以保证传输的可靠性和稳定性。 ### 回答3： PSK(Pulse Shift Keying)是数字调制中的一种，而MATLAB是一种非常流行的科学计算软件，MATLAB2PSK则是将MATLAB中的数字信号转变为PSK信号的工具包。误码率曲线通常被用于评估数字通信系统的性能。关于MATLAB2PSK的误码率曲线，需要从以下几个方面进行说明。 首先，MATLAB2PSK误码率曲线反映了数字信号在传输过程中的误码率随着信噪比变化的情况。在数字通信系统中，噪声对于数字信号的影响很大，因此，对于不同的信噪比，MATLAB2PSK误码率曲线会呈现不同的变化趋势。当信噪比较小时，误码率曲线会呈现出急剧上升的趋势，而当信噪比较高时，误码率曲线则会趋近于0。 其次，MATLAB2PSK误码率曲线还受到其他因素的影响，比如调制方式、码率等。在PSK中，调制方式分为不同的阶数，通常有二进制相移键控(2PSK)、四进制相移键控(4PSK)以及八进制相移键控(8PSK)等。这些不同的调制方式也会影响误码率曲线的形状。此外，码率也会影响误码率曲线的形态，通常，码率越高，误码率曲线越平滑。 最后，MATLAB2PSK误码率曲线的形状还会受到信道模型的影响。在数字通信系统中，信道会对数字信号进行衰减、干扰、多径效应等，因此会对误码率曲线产生一定的影响。在MATLAB2PSK工具包中，可以选择不同的信道模型进行仿真，以获得更加准确的误码率曲线。 总的来说，MATLAB2PSK误码率曲线是评估数字通信系统性能的重要工具，需要考虑信噪比、调制方式、码率和信道模型等因素，才能得到更加准确的结果。

滑模仿真m文件程序代码

滑模控制是一种应用广泛的非线性控制方法，它具有结构简单、容易实现等特点，特别适合用于复杂的非线性系统中。滑模控制中最常用的是基于离散滑模控制的方法。为了实现离散滑模控制，需要编写相应的仿真程序。 滑模控制的关键在于滑模面的设计。在此，我们假设系统的状态方程为： x(t+1)=Ax(t)+Bu(t) 其中 x 表示系统状态，A 表示状态转移矩阵，B 表示输入转移矩阵，u 表示控制输入。 考虑要将系统状态控制到期望值 x_d，设滑模面为 s(t)=x(t)-x_d，它的动态方程为： s(t+1)=As(t) 其中 A=I-A(BK-θ)。 其中，K 为系统的增益矩阵，θ 为一个正数，表示滑模面的厚度，I 为单位矩阵。根据滑模控制的思想，我们可以设计如下的控制方程： u(t)=-(BKs(t)-θsign(s(t))) 其中 sign 表示符号函数。 这样，当状态 x(t) 趋近于 x_d 时，滑模面 s(t) 将逐渐趋近于零，并保持在滑模面上。控制输入也将趋近于零，从而使系统达到稳态。 对于以上的控制方程，我们可以编写如下的 m 文件程序代码：（代码省略）

为什么使用MCMC方法对波动率进行反演，迭代出来的结果会趋近一个负数，该如何解决这一问题

MCMC方法对波动率进行反演时，可能会出现迭代结果趋近一个负数的问题。这通常是由于模型中的某些假设不合理或数据的噪声水平过高所导致的。以下是几种可能的解决方法： 1. 调整模型假设：检查模型中的假设是否合理，例如，是否存在非负性限制或其他限制条件。如果存在这些限制条件，则需要在模型中添加相应的约束条件。 2. 调整参数：尝试调整模型中的参数，例如，增加波动率的先验分布方差，以便更好地捕捉数据中的变异性。 3. 改进数据质量：更准确地测量数据，并通过滤波或平滑等技术降低数据中的噪声水平。 4. 改变MCMC算法：尝试使用其他类型的MCMC算法，例如，Metropolis-Hastings算法，Gibbs采样算法或Hamiltonian Monte Carlo算法，以便更好地处理反演问题。 需要注意的是，解决这个问题可能需要一些试错和调整，具体的解决方法取决于特定的反演问题和数据集。

matlab趋近律的单位阶跃响应

Matlab中的单位阶跃响应是指系统对单位阶跃输入信号的响应。单位阶跃信号是一个从0时刻开始，幅值突变为1的信号。趋近律是控制系统中的一种控制方法，它使系统的输出值随时间趋近于给定的目标值。 在Matlab中，可以使用step函数来计算系统的单位阶跃响应。假设你有一个表示系统传递函数的分子多项式num和分母多项式den，你可以使用以下代码来计算单位阶跃响应： matlab sys = tf(num, den); % 创建传递函数模型 t = 0:0.01:10; % 定义时间范围 u = ones(size(t)); % 创建与时间范围相同长度的单位阶跃输入信号 [y, ~] = step(sys, t); % 计算系统的单位阶跃响应 % 绘制单位阶跃响应曲线 plot(t, y); xlabel('Time'); ylabel('System response'); title('Step Response'); 上述代码中，我们首先使用tf函数创建了一个传递函数模型sys，然后定义了时间范围t和与时间范围相同长度的单位阶跃输入信号u。接下来，我们使用step函数计算系统的单位阶跃响应，并将结果保存在变量y中。最后，我们使用plot函数将单位阶跃响应曲线绘制出来。 这样，你就可以得到系统的单位阶跃响应曲线了。

变速趋近律自适应调整抖振大小

变速趋近律自适应调整抖振大小是指在控制系统中，根据被控对象的实时状态反馈，采用变速趋近律控制策略，并结合自适应调整抖振大小技术，实现对系统输出信号的精确控制。这种控制策略可以使系统在实现高精度控制的同时，具有较强的抗干扰能力和自适应性能。它常被应用于高精度机床、半导体制造等领域。 需要注意的是，变速趋近律自适应调整抖振大小是一种较为复杂的控制策略，需要根据具体的应用场景进行调试和优化。

求极限算法自变量趋近无穷matlab

要计算自变量趋近无穷时的极限，可以使用Matlab中的limit函数。以下是一些常见的自变量趋近无穷的极限计算示例： 1. 当自变量趋近正无穷时，可以使用inf表示。例如，计算函数f(x) = 1/x在x趋近正无穷时的极限： matlab syms x; f = 1/x; limit(f, x, inf) 2. 当自变量趋近负无穷时，可以使用-inf表示。例如，计算函数g(x) = sqrt(x^2 + 1)在x趋近负无穷时的极限： matlab syms x; g = sqrt(x^2 + 1); limit(g, x, -inf) 3. 当自变量同时趋近正无穷和负无穷时，可以使用[inf, -inf]表示。例如，计算函数h(x) = sin(x)/x在x趋近正无穷和负无穷时的极限： matlab syms x; h = sin(x)/x; limit(h, x, [inf, -inf]) 请注意，在某些情况下，由于计算复杂性或数值精度等原因，可能无法得到准确的极限值。此外，对于一些复杂的函数，可能需要使用更高级的数值或符号计算技术来求解极限。

excel如何将散点值线性趋近

两种方法可以将散点值线性趋近： 1. 添加趋势线：在 Excel 中，可以通过添加趋势线来将散点值线性趋近。选择散点图，右键单击其中一个数据点，选择“添加趋势线”，在弹出的对话框中选择“线性趋势线”，即可将散点值线性趋近。 2. 使用回归分析：在 Excel 中，可以使用回归分析来将散点值线性趋近。选择散点图，右键单击其中一个数据点，选择“添加趋势线”，在弹出的对话框中选择“更多趋势线选项”，在弹出的对话框中选择“回归”，即可使用回归分析将散点值线性趋近。

relu 趋近0 可导吗

ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于神经网络中的激活函数。当输入的值大于0时，函数输出等于输入值；当输入值小于等于0时，函数输出为0。 当ReLU函数的输入趋近于0时，函数仍然是可导的。具体来说，当输入小于0时，函数的导数等于0；而当输入大于0时，函数的导数等于1。 值得注意的是，当输入等于0时，ReLU函数是不可导的。这是因为在输入值为0时，函数的导数在0和1之间不连续。 在实际应用中，由于ReLU函数的“修剪”效果（将负值的输出修剪为0），能够有效地防止神经网络的梯度消失问题，使得网络的训练更加稳定和收敛更快。因此，ReLU函数已成为神经网络中最常用的激活函数之一。

用C++求n趋近于无穷时sinx的值

在C语言中，我们可以使用math.h库中的sin函数来计算sinx的值。然而，当x趋近于无穷时，sinx的值将不再有意义，因为sin函数是周期性的，其周期为2π。因此，我们需要对x进行一定的处理，使其在趋近于无穷时仍然有意义。 一种常见的处理方法是将x限制在一个较小的范围内，例如[-π,π]。这可以通过使用fmod函数来实现，其函数原型为： double fmod(double x, double y); 该函数返回x除以y的余数，即x mod y。因此，我们可以使用以下代码来将x限制在[-π,π]范围内： x = fmod(x, 2 * M_PI); if (x < -M_PI) { x += 2 * M_PI; } else if (x > M_PI) { x -= 2 * M_PI; } 其中，M_PI是math.h库中定义的圆周率常量。 接下来，我们可以使用泰勒级数来计算sinx的值。泰勒级数公式如下： sin(x) = x - x^3/3! + x^5/5! - x^7/7! + ... 我们可以使用循环来计算泰勒级数的每一项，并将其累加得到sinx的值。由于泰勒级数是无穷级数，因此我们需要设置一个足够小的精度来控制级数的计算。 以下是完整的代码实现： #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double x, sinx = 0, term = 1; int n = 1; printf("Enter the value of x: "); scanf("%lf", &x); x = fmod(x, 2 * M_PI); if (x < -M_PI) { x += 2 * M_PI; } else if (x > M_PI) { x -= 2 * M_PI; } while (fabs(term) > 1e-10) { sinx += term; term *= -1 * x * x / ((2 * n) * (2 * n + 1)); n++; } printf("sin(%lf) = %lf\n", x, sinx); return 0; } 在上面的代码中，我们首先从用户输入中获取x的值，并将其限制在[-π,π]范围内。然后，我们使用while循环计算泰勒级数的每一项，并将其累加到sinx中，直到累加的项的绝对值小于1e-10为止。最后，我们输出sinx的值。

lim(x趋近于0)x^2sin(1/x^2)的值为多少（先说值后说分析）

在 x 趋近于 0 的情况下，x^2sin(1/x^2) 的值为 0。 分析： 当 x 趋近于 0 时，x^2 趋近于 0。 sin(1/x^2) 是一个周期函数，当 1/x^2 趋近于无穷大时，sin(1/x^2) 的值会在 -1 和 1 之间来回波动，但由于 x^2 趋近于 0，所以 sin(1/x^2) 的值不会超过一个极小值。 所以 x^2sin(1/x^2) 的值也会趋近于 0。

为什么能用高斯分布模拟误差，告诉我你从哪篇文献中得出的结论，并给出引注

高斯分布是一种常见的概率分布，它在统计学和概率论中有着广泛的应用。在机器学习中，我们常常使用高斯分布来模拟误差，因为它具有以下几个优点：1）高斯分布的期望值为0，方便处理；2）高斯分布的方差能够刻画误差的大小；3）高斯分布的形状符合中心极限定理，也就是说，当我们将多个误差叠加在一起时，其总体误差的分布会趋近于高斯分布。 关于高斯分布在机器学习中的应用，可以参考以下文献： - Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning (Vol. 4). New York: springer. - Murphy, K. P. (2012). Machine learning: A probabilistic perspective. MIT press. 在这些文献中，高斯分布被广泛地用于机器学习中的回归、分类和聚类等任务中。其中，Bishop在他的经典著作《Pattern Recognition and Machine Learning》中详细讨论了高斯分布在机器学习中的应用。

用C++求n趋近于无穷时8/n的值

可以使用float或double类型来存储8/n的值，然后让n不断增加直到趋近于无穷。具体代码如下： c #include <stdio.h> int main() { float result; int n = 1; while (1) { result = 8.0 / n; printf("n = %d, 8/n = %f\n", n, result); n++; } return 0; } 这个程序会不断输出n和8/n的值，直到n趋近于无穷。由于浮点数精度的限制，当n足够大时，8/n的值会趋近于0，可以根据需要设置一个终止条件。

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通过自适应控制在线调整趋近律中的控制增益来调节系统状态轨迹到达滑模面的趋近速度,削弱了抖振现象,同时减少了系统跟踪误差,进而提高系统的控制精度.最后,实验结果表明所采用的控制方案有效可行,与滑模控制(SMC)和...

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

rabbitmq客户端账号密码

在默认情况下，RabbitMQ的客户端账号和密码是"guest"。 但是，默认情况下，这个账号只能在localhost本机下访问，无法远程登录。如果需要添加一个远程登录的用户，可以使用命令rabbitmqctl add_user来添加用户，并使用rabbitmqctl set_permissions设置用户的权限。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [保姆级别带你入门RabbitMQ](https:

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

lua tm1637

TM1637是一种数字管显示驱动芯片，它可以用来控制4位7段数码管的显示。Lua是一种脚本语言，可以用于嵌入式系统和应用程序的开发。如果你想在Lua中使用TM1637驱动数码管，你需要先获取一个适配Lua的TM1637库或者编写自己的驱动代码。然后，你可以通过该库或者代码来控制TM1637芯片，实现数码管的显示功能。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5

login_method

`login_method` 可以指代一个函数或方法，它的作用是用于实现用户登录的逻辑。具体实现方式可能因应用场景而异。例如，对于 web 应用程序，`login_method` 可以是一个视图函数，它接受用户提交的登录表单，验证用户信息，如果验证通过则创建会话并将用户信息保存在会话中；对于桌面应用程序，`login_method` 可以是一个类方法，它接受用户输入的登录信息，验证用户身份，如果验证通过则创建用户对象并保存在内存中，以便后续操作使用。总之，`login_method` 的作用是实现用户身份验证并创建用户会话或对象。