魯棒造句大全

（1）在傳統(tǒng)的偽對(duì)角化方法的基礎(chǔ)上，提出了魯棒的偽對(duì)角化方法，并研究了系統(tǒng)魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)的實(shí)現(xiàn)條件。

（2）自適應(yīng)算法中采用了死區(qū)算子,增強(qiáng)了算法的魯棒性.同時(shí)利用自適應(yīng)律進(jìn)行偏差估計(jì).

（3）還對(duì)飛行控制的多回路控制系統(tǒng)的魯棒性進(jìn)行了研究。

（4）討論了結(jié)構(gòu)不確定性線性系統(tǒng)傳遞函數(shù)矩陣的魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)問(wèn)題[酷貓寫作網(wǎng)]。

（5）為了提高一類電機(jī)泵閥并聯(lián)式飛機(jī)機(jī)載作動(dòng)系統(tǒng)的魯棒性,設(shè)計(jì)了一種模糊變結(jié)構(gòu)控制方法.

（6）該算法將魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)和遺傳算法相結(jié)合，綜合考慮各攝動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)性，搜尋最優(yōu)的魯棒解耦控制器。

（7）提出了一種單入單出系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制魯棒穩(wěn)定性判據(jù)工程概念清晰，簡(jiǎn)單實(shí)用。

（8）處理混合整數(shù)最優(yōu)化和魯棒離散最優(yōu)化。

（9）本文研究了區(qū)間系統(tǒng)的主動(dòng)攻擊水雷縱向運(yùn)動(dòng)模型的魯棒控制問(wèn)題。

（10）邦加德強(qiáng)調(diào)仿生機(jī)器人較快或者很快學(xué)會(huì)“魯棒仿生步態(tài)”走路，優(yōu)越于固定結(jié)構(gòu)只具有固定行為的機(jī)器人。

（11）應(yīng)用這種數(shù)字魯棒控制器，閉環(huán)系統(tǒng)可具有大時(shí)變時(shí)滯魯棒鎮(zhèn)定性，且完全抑制定值負(fù)載干擾。

（12）本文得出的魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)保證魯棒穩(wěn)定的結(jié)果是較少保守性的。

（13）此外該算法具有收斂速度快、魯棒性強(qiáng)、估計(jì)精度高等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)拖曳陣和體積陣的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出方法的有效性和正確性。

（14）系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性可以通過(guò)調(diào)節(jié)濾波時(shí)間常數(shù)進(jìn)行平衡。

（15）應(yīng)用結(jié)果表明，該溫控系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)性和魯棒性。

（16）本文用復(fù)變函數(shù)理論，證明了攝動(dòng)系統(tǒng)為魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)，則系統(tǒng)一定是魯棒穩(wěn)定這個(gè)一般性結(jié)論。

（17）仿真結(jié)果表明，在系統(tǒng)存在有界的不確定參數(shù)和隨機(jī)干擾時(shí)，可以獲得滿意的魯棒性和精確性。

（18）結(jié)果表明，神經(jīng)模糊控制器不僅具有令人滿意的靜、動(dòng)態(tài)性能，而且具有很強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性。

（19）這種與眾不同的應(yīng)用模型和復(fù)雜的均勻?qū)訝罱橘|(zhì)中地震波的傳播也顯示精度高，魯棒穩(wěn)定性。

（20）仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方案比符號(hào)相關(guān)檢測(cè)器具有更好的魯棒性。

（21）針對(duì)電阻爐溫度被控對(duì)象的純滯后特性，設(shè)計(jì)了內(nèi)模pid魯棒控制器。

（22）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的標(biāo)定方法具有更快的檢測(cè)速度，穩(wěn)定性好，魯棒性高，使傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定過(guò)程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。

（23）盡管近些年來(lái)立體匹配算法已經(jīng)有了很大的進(jìn)展，但是到目前為止還沒(méi)有一種魯棒的匹配算法可以適應(yīng)于各種環(huán)境。

（24）最后，構(gòu)建香煙條包端面透明紙損傷圖像的在線檢測(cè)系統(tǒng)，利用實(shí)際采集到的圖像對(duì)兩個(gè)準(zhǔn)則進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明了兩種算法的有效性和魯棒性。

（25）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于奇異值分解的本算法對(duì)常用的圖像處理攻擊具有良好的魯棒性和不可見(jiàn)性。

（26）該優(yōu)化方法可以同時(shí)考慮沖壓行程和壓邊板位置進(jìn)行壓邊力優(yōu)化，因而具有更好的魯棒性。

（27）由于在原有基礎(chǔ)上增加了其特征向量的維數(shù)，因而具有更好的魯棒性。

（28）該控制策略在有源電力濾波器的應(yīng)用，不僅大大減小了開關(guān)頻率、降低了開關(guān)損耗，而且具有很強(qiáng)的魯棒性和更好的控制精度。

（29）本文針對(duì)這種情況，并從實(shí)時(shí)應(yīng)用的角度出發(fā)，提出一種魯棒的基于互信息的實(shí)時(shí)立體匹配算法。

（30）另外，基于所提出的估計(jì)器，本文設(shè)計(jì)了不依賴非線性系統(tǒng)模型的高階微分反饋控制器。該控制器穩(wěn)定性好，魯棒性強(qiáng)。

（31）由于模型中存在參數(shù)的不確定性，利用定量反饋理論原理，設(shè)計(jì)了變速器輸入軸速度魯棒控制系統(tǒng)。

（32）結(jié)果表明，神經(jīng)元pid控制較常規(guī)pid控制具有更好的魯棒性，更適合用于變頻空調(diào)系統(tǒng)的控制中。

（33）為了提高噪聲環(huán)境下語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的魯棒性，介紹了一種基于多帶譜相減的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法。

（34）系統(tǒng)具有準(zhǔn)確性、智能性和魯棒性。

（35）傳統(tǒng)上都采用“乘加算術(shù)”實(shí)現(xiàn)正交變換，魯棒性差。

（36）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這兩種方法提高了說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)在多信道條件下的魯棒性。

（37）在此基礎(chǔ)上，針對(duì)系統(tǒng)中機(jī)械手相關(guān)參數(shù)不能精確確定但誤差范圍可以確定的情況，設(shè)計(jì)了空間機(jī)器人末端抓手相對(duì)軌跡運(yùn)動(dòng)的變結(jié)構(gòu)魯棒控制方案。

（38）并且,給出了時(shí)滯相關(guān)的魯棒耗散的狀態(tài)反饋控制器.

（39）在較弱的條件下得到了較小的殘差集，從而提高了控制系統(tǒng)的魯棒性。

（40）該控制具有靈活性、魯棒性和穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn)，有效地解決了染色機(jī)溫度控制穩(wěn)定性不足的間題。

（41）因此本文著重研究了與文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)，從參數(shù)級(jí)、模型級(jí)、系統(tǒng)級(jí)三個(gè)方面加強(qiáng)了系統(tǒng)的信道魯棒性。

（42）經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明，研制的智慧測(cè)控系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性、魯棒性、靈活性。

（43）采用基于擴(kuò)散技術(shù)，先驗(yàn)知識(shí)和主動(dòng)輪廓模型的圖像處理方法完成腦部邊緣的提取，實(shí)驗(yàn)證明具有很好的自動(dòng)性和魯棒性。

（44）為減少語(yǔ)音識(shí)別中聲學(xué)模型的參數(shù)量，提高參數(shù)訓(xùn)練的魯棒性，提出了一種基于升值法模糊聚類的異音混合共享模型。

（45）仿真實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)具有良好的防振控制性能，而且對(duì)負(fù)載慣性矩的模型化誤差具有較強(qiáng)的魯棒性。

（46）本課題主要研究基于模糊控制方法的非線性時(shí)滯系統(tǒng)魯棒控制。

（47）論文中給出了控制器之所以會(huì)失去魯棒性，是因?yàn)槿踝枘崮B(tài)增大了互質(zhì)因子攝動(dòng)的范數(shù)，從而縮小了模型的實(shí)際允許攝動(dòng)范圍。

（48）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該水印算法具有較強(qiáng)的魯棒性，能抵抗較大的剪切、有損壓縮和濾波等攻擊。

（49）提出雙位置環(huán)直線伺服同步系統(tǒng)魯棒控制方案。

（50）給出實(shí)例以驗(yàn)證前述研究，對(duì)列車到達(dá)時(shí)刻、車列解編作業(yè)時(shí)間對(duì)魯棒性階段計(jì)劃的影響進(jìn)行了分析。

（51）理論分析與實(shí)驗(yàn)均能證明與經(jīng)典的數(shù)字計(jì)算機(jī)控制相比，模糊控制具有響應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)以及魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。

（52）仿真結(jié)果表明，該方案魯棒性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)過(guò)程同步誤差小。

（53）仿真試驗(yàn)的結(jié)果表明，這些算法具有良好的魯棒性和隱密性，能有效地抵御噪聲污染，低通濾波等攻擊。

（54）實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法具有較強(qiáng)的魯棒性與不可知覺(jué)性，可以抵抗常見(jiàn)信號(hào)處理的攻擊。

（55）對(duì)存在參數(shù)攝動(dòng)的二自由度機(jī)械臂進(jìn)行魯棒控制器設(shè)計(jì)的結(jié)果表明，所提出的方法是有效的。

（56）在采用一個(gè)魯棒性匹配誤差映射函數(shù)的基礎(chǔ)上，使用一種類牛頓法的迭代優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了基于仿射模型的圖像目標(biāo)跟蹤算法。

（57）經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明，研制的智能測(cè)控系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性、魯棒性、靈活性。

（58）設(shè)計(jì)了用于冷軋機(jī)的軋輥偏心補(bǔ)償?shù)聂敯糁貜?fù)控制器。

（59）魯棒控制是控制理論研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。

（60）該算法基于等加速度模型，根據(jù)對(duì)象增益的歷史變化趨勢(shì)預(yù)估增益的大小，并在線調(diào)整對(duì)象模型和控制器的參數(shù)，從而降低模型與對(duì)象的失配程度，起到提高控制系統(tǒng)魯棒性的作用。

（61）基于量化的水印算法在有加性噪聲攻擊的情況下可以達(dá)到信道容量，然而對(duì)線性時(shí)不變?yōu)V波攻擊沒(méi)有魯棒性。

（62）該方法可進(jìn)一步擴(kuò)展到解決魯棒控制問(wèn)題。

（63）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較強(qiáng)的處理局部自遮擋問(wèn)題能力，對(duì)3d人手模型的不精確性也具有更好的魯棒性。

（64）應(yīng)用魯棒調(diào)節(jié)器理論,為偏航時(shí)大型變槳距風(fēng)力機(jī)組設(shè)計(jì)了一個(gè)運(yùn)行于額定風(fēng)速以上的控制器.

（64）酷貓寫作網(wǎng)(在線造句詞典)-造句大全,幾千詞語(yǔ)的造句供您參考!

（65）仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的upfc阻尼控制器不僅對(duì)單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)有很好的系統(tǒng)魯棒性，對(duì)四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)也有很好的阻尼控制效果。

（66）將非線性魯棒控制理論應(yīng)用于多機(jī)電力系統(tǒng)的汽輪調(diào)速控制系統(tǒng)。

（67）研究線性時(shí)變不確定離散系統(tǒng)的輸出反饋魯棒鎮(zhèn)定問(wèn)題。

（68）首先給出了系統(tǒng)在某一點(diǎn)處實(shí)現(xiàn)魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)的條件。

（69）通過(guò)辨識(shí)過(guò)程在特定頻段上的響應(yīng)信息估計(jì)建模誤差的大小，并將其轉(zhuǎn)化為模型參數(shù)攝動(dòng)進(jìn)行控制器參數(shù)的魯棒穩(wěn)定化設(shè)計(jì)。

（70）本文研究了多輸入多輸出系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性和魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)的關(guān)系。

（71）該方法無(wú)須求解函數(shù)靈敏度，在保證擬合精度的前提下，能光滑響應(yīng)并最大程度減少精確分析計(jì)算量，分析前翼子板回彈補(bǔ)償優(yōu)化設(shè)計(jì)實(shí)例，證明其具有很高的精度和魯棒性。

（72）本文研究了利用常數(shù)補(bǔ)償器實(shí)現(xiàn)魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)的問(wèn)題。

（73）因此，研究時(shí)滯系統(tǒng)的魯棒控制具有重要的理論和實(shí)際價(jià)值。

（74）根據(jù)給定的二次型性能指標(biāo)，定義了系統(tǒng)的分散魯棒保性能控制器。

（75）由于采用了動(dòng)態(tài)規(guī)劃法并在整個(gè)能量空間中搜索能量泛函的極值，算法對(duì)能量泛函的局部極值有較強(qiáng)的魯棒性。

（76）樊曉平，年曉紅，年曉紅討論了具有時(shí)滯的非線性不確定魯里葉控制系統(tǒng)的魯棒絕對(duì)穩(wěn)定性問(wèn)題。

（77）利用結(jié)構(gòu)隱藏法隱藏漢字內(nèi)碼非常適合于易碎水印，利用關(guān)系隱藏法隱藏圖象信息非常適合于魯棒水印。

（78）定義了代謝基因型、代謝顯型、代謝冗余和魯棒性的基本概念，并給出了它們使用的例子。

（79）在基于振蕩器的方法中，有效地增加了電阻熱噪聲以提高相位抖動(dòng)，并引入了帶隙基準(zhǔn)，提高了系統(tǒng)的魯棒系。

（80）并在此基礎(chǔ)上，對(duì)三種學(xué)習(xí)控制算法的收斂性和對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)律下系統(tǒng)的魯棒性進(jìn)行了仿真分析。

（81）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能很好地抑制立體圖像對(duì)間的亮度差異，具有很好的實(shí)時(shí)性與魯棒性。

（82）實(shí)驗(yàn)表明該方法水印隱藏性好，魯棒性較好，抵抗放縮和局部攻擊有很好的表現(xiàn)。

（83）然后研究了系統(tǒng)在某一頻段內(nèi)魯棒對(duì)角優(yōu)勢(shì)的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。

（84）討論了魯棒設(shè)計(jì)與可靠性工程的基本關(guān)系。

（85）與正交投影相比，加權(quán)投影可以利用搜索過(guò)程中的評(píng)價(jià)信息，使得搜索可能跳出局部極值，從而得到更準(zhǔn)確、更魯棒的結(jié)果。

（86）通過(guò)對(duì)非線性系統(tǒng)的不同區(qū)域描述，將復(fù)雜的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)區(qū)間魯棒穩(wěn)定性問(wèn)題。

（87）通過(guò)融合進(jìn)隨機(jī)采樣最小子集型魯棒估計(jì)技術(shù)，我們進(jìn)一步開發(fā)出仿射參數(shù)的無(wú)對(duì)應(yīng)性魯棒精確復(fù)原算法。

（88）研究多區(qū)域重疊互聯(lián)電力系統(tǒng)的魯棒控制問(wèn)題。

（89）在空天信息網(wǎng)絡(luò)中，由于其特殊的空間位置，要求終端及接入設(shè)備之間的通信協(xié)議具有一定的魯棒性。

（90）針對(duì)同時(shí)存在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和數(shù)據(jù)包丟失的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，研究了一類非線性網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的魯棒故障檢測(cè)問(wèn)題。

（91）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的數(shù)字水印技術(shù)，經(jīng)某些圖像處理操作和有損壓縮后仍是魯棒的。

（92）提出了一種新的非線性魯棒漸近狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)方案，證明了狀態(tài)觀測(cè)誤差的指數(shù)漸近收斂性。

（93）利用極大似然反褶積提取魯棒性地震子波的方法進(jìn)行了研究，并討論了極大似然反褶積的穩(wěn)健性。

（94）這種方法建立在一種改進(jìn)的控制結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，625綜合了魯棒控制和最優(yōu)控制的優(yōu)點(diǎn)加以實(shí)現(xiàn)。

（95）提高了系統(tǒng)在外部負(fù)載干擾和系統(tǒng)參數(shù)變下的魯棒性和控制精度；同時(shí)證明了該控制方式下系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

（96）在用混沌振子檢測(cè)強(qiáng)噪聲背景下弱方波信號(hào)模型的基礎(chǔ)上，提出了一種除密鑰外能公開一切細(xì)節(jié)的公鑰魯棒水印算法。

（97）然后分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的標(biāo)稱控制器和魯棒補(bǔ)償器.

（98）利用矩陣不等式技巧，得到了一個(gè)新的具非線性時(shí)變擾動(dòng)的不確定多狀態(tài)時(shí)滯系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性判據(jù)。

（99）對(duì)永磁直線電機(jī)伺服系統(tǒng)提出非線性l2魯棒控制。

（100）利用自適應(yīng)高階微分反饋控制器實(shí)現(xiàn)倒立擺的魯棒鎮(zhèn)定與調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了siso和mimo混沌系統(tǒng)控制與同步。

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