聚类控制

1、节能数字化的音频功率放大 器,它应该具有工作效率高,便于与其他数字化设备相连接的特点.D 类音频功率放大 器是 PWM 型功率放大器,它符合上述要求.近几年来,国际上加紧了对 D 类音频功率放 大器的研究与开发,并取得了一定的进展,几家著名。

2、化的音频功率放大 器,它应该具有工作效率高,便于与其他数字化设备相连接的特点.D 类音频功率放大 器是 PWM 型功率放大器,它符合上述要求.近几年来,国际上加紧了对 D 类音频功率放 大器的研究与开发,并取得了一定的进展,几家著名的研究机。

3、羇荿 蒀袈羆肈节 螄肅膁蒈蚀肄 芃芁薆肃羃 蒆蒂肂膅艿 袁肂芇薅螇肁 莀莇蚃肀聿 薃蕿聿膂莆袇 膈芄薁螃膇 莆莄虿膆肆 蕿蚅螃芈莂薁 螂莀蚈袀螁 肀蒀螆螀膂蚆 蚂蝿芅葿薈 衿莇节袇袈肇蒇 螃袇腿芀 蝿袆 莁蒅蚅袅 肁 莈薁袄膃薄 衿袃芆莆螅。

4、red.On the other hand, PID controllers have been widely used forprocess systems. Therefore, in this paper, a new design 。

5、XXXXXX 完成时间完成时间 XXXXXXXX 年年 XXXX 月月 XXXX 日日 目录目录 摘要. 1 关键词1 第一章 绪论. 2 11 立体仓库的定义特点. 2 1.1.1 立体仓库的定义 2 1.1.2 立体仓库的特点 3 第二。

6、达了一个只有靠人类发明的模糊逻辑才能解决的 复杂程度.模糊逻辑用于系统的分析和控制设计,因为它可以缩短工程发展的时间;有时, 在一些高度复杂的系统中,这是唯一可以解决问题的方法.虽然,我们经常认为控制是和 控制一个物理系统有关系的,但是,扎。

7、通过仿真 得到了较为理想的波形结果,仿真结果证明了理论分析的正确性. 关键词:MatlabSimulink;有源逆变电路;相控 II Abstract The paper focuses on the threephase active i。

8、 业业: 入学时间入学时间: II 论文提纲 小企业在我国国民经济中起着重要作用,而内部控制制度是规范小企业内 部管理,提高经济效益的重要保证.因此,对当前小企业存在的一些突出 问题进行探讨就显得非常必要.企业内部控制是指企业为了保护其经济。

9、论文 2 建筑工程造价控制与管理建筑工程造价控制与管理 摘要:摘要:建筑工程造价控制是建筑工程建设管理工作的重要组成部分,如何合理确定和 有效控制工程投资,是工程项目建设的一大难题,如何使建筑工程造价管理与社会生 产水平相适应,是建筑工程造。

10、ital signal processor DSP controllers, are part of the C2000 platform of fixedpoint DSPs. The 240x devices offer the enh。

11、 of threephaseAC electric motors. This involves calculating an estimate of the motors magnetic flux and torque based on 。

12、lt;span stylefontsize:18px;color:ff0000;http:www.bisheziliao.comp136830.html1 nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; 。

13、 物以类聚,人以群分 ,在自然科学和社会科学中,存在着大量的 分类问题.聚类分析又称群分析,它是研究样品或指标分类问题 的一种统计分析方法. 聚类分析起源于分类学, 但是聚类不等于分类. 聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。

14、 指导老师: 蒋良孝 时 间: 2012 年 4 月 K 均值 聚类 kmeans优化 基于遗传算法 一 K 均值 聚类的算法 和遗传算法的 概述 1 K 均值 聚类 kmeans 就是将对物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个。

15、环境下,数据也在爆炸式增长.为了从海量的数据中提取有价值的信息,数据挖掘应运而生.而聚类算法 作为数据挖掘的重要工具之一,在生物学商务和 WEB 文档分类等方面得到广泛的应用.本文就数据挖 掘中的聚类算法展开讨论.首先总结了基于数据挖掘的聚。

16、数据本身具有高维性复杂性动态性大规模性,若直接在时间序列上进 行数据挖掘不仅在存储和计算上花费高昂,而且可能会影响算法的准确性和可靠性. 时间序列的聚类分析是数据分析的一个有效工具, 通过将得到的时间序列数据划分成 多个类,从而实现对数据的。

17、事先对数据结构未知,是一种典型的无监督分类. 本文首先介绍了文本聚类的相关的技术,包括文本聚类的过程,文本表示模 型, 相似度计算及常见聚类算法. 本文主要研究的聚类主要方法是 k均值和 SOM 算法,介绍了两种算法的基本思想和实现步骤,并。