研究一类带有网络传输时滞和去包的双率采样系统的网络化H_∞控制问题,假设对象状态变量被分成两个分向量,同一分向量的状态变量由同一类传感器以相同周期采样,且两类传感器的采样频率不同.采样后的分向量分别通过非理想网络传输到控制器端.考虑到双率采样、网络传输时滞和丢包现象,引入同步观测器来估计对象状态并设计基于估计状态的控制器来镇定双率采样系统.基于这个思路,将双率采样的网络化控制系统建模为带有两个时变时滞的连续系统.利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,以矩阵不等式形式给出该系统的稳定性判据和控制器设计方法.最后,通过数值例子验证所提方法的有效性.中心自动确定-液压缩管机折弯机张家港倒角机价格低全自动弯管机滚圆机多少钱 面对广泛存在的混合属性数据,现有大部分混合属性聚类算法普遍存在聚类质量低、聚类算法参数依赖性大本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com、聚类类别个数和聚类中心无法准确自动确定等问题,针对这些问题本文提出了一种基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法.该算法通过分析混合属性数据特征,将混合属性数据分为数值占优、分类占优和均衡型混合属性数据三类,分析不同情况的特征选取相应的距离度量方式.在计算数据集各个点的密度和距离分布图基础上,深入分析获得规律:高密度且与比它更高密度的数据点有较大距离的数据点最可能成为聚类中心,通过线性回归模型和残差分析确定奇异点,理论论证这些奇异点即为聚类中心,从而实现了自动确定聚类中心.采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)寻找最优dc值,通过参数dc能够计算得到任意数据对象的密度和到比它密度更高的点的最小距离,根据聚类中心自动确定方法确定每个簇中心,并将其他点按到最近邻的更高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,从而实现聚类.最终将本文提出算法与其他现有的多种混合属性聚类算法在多个数据集上进行算法性能比较,验证本文提出算法具有较高的聚类质量. 中心自动确定-液压缩管机折弯机张家港倒角机价格低全自动弯管机滚圆机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com更多