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对国内客运专线列车跟踪定位系统的现状和发展进行分析,结合客运专线运输特点,基于逻辑层次化,组件化,面向对象和事件驱动等设计理念,设计系统的体系结构由业务处理层、应用服务层、通信传输层和安全维护层4层构成.在对系统体系结构各层分析的基础上,采用消息中间件技术,构成客运专线列车跟踪定位系统的关键业务层,实现系统关键业务的集成,使得系统具有很好的扩展性和重用性. 相似文献
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针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪. 相似文献
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薛梅编译 《中国远洋航务公告》2009,(4):2-2
一是过度依赖历史数据。风险管理模型都是从历史数据延伸出来的。但是最近20年,产品创新速度很快,仍然沿用历史数据和以此为基础的风险管理模型就不再具有指导意义。二是衡量尺度过窄。许多金融机构使用日数据跟踪风险,但这种每日评估的方法是建立在资产可以被快速出售的假设之上的,因此会低估企业所真正即将承受的风险。三是忽视已知的风险。辨识风险比较容易,但在决策时充分考虑所有的风险则比较难。通常容易被忽视的有四类风险: 相似文献
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水下多目标跟踪的网络层次决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点.目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响.本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法.该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点.仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法. 相似文献
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