20、动态分类法:搜索与浏览的革新之道

动态分类法:搜索与浏览的革新之道

动态分类法的应用实例

想象一下,意大利皮埃蒙特库内奥的农民乔瓦尼,他热衷于寻找农业领域的机会,比如资金支持等。这些机会来源广泛,可能来自库内奥、皮埃蒙特、意大利甚至欧盟;涉及的作物种类多样;并且有着不同的要求,例如可能有最低营业额的限制。

如果使用传统的文本检索系统,乔瓦尼要找到相关文档可谓困难重重。当他以“农业”为关键词进行查询时,这个查询既过于宽泛,因为它会检索出所有与农业相关的文档,数量可能多达数千份;又过于局限,因为如果文档中未提及“农业”这个词,像烟草种植相关的文档就会被遗漏。乔瓦尼根本无法确定自己是否考虑到了所有相关文档,他可能只能使用宽泛的术语进行查询,期望能涵盖所有内容,但却无法保证,最后还得在一长串大多与他需求无关的列表中苦苦筛选。

现在,假设存在一个动态分类法,其顶层结构如下:
- 行业(Sector) :描述活动的行业领域,如农业、化学等。
- 位置(Location) :描述特定文档所适用的地理位置。
- 主题(Subject) :描述特定文档所涉及的主题,如个人、公司、上市公司等。
- 文档类型(Document type) :描述文档的类型,如法律、法规、机会等。
- 发布者(Issuer) :描述文档的发布者,如城镇、国家等。

每个方面都可以根据需要进行详细阐述,上述架构显然是经过简化的。

借助这个简单的架构,乔瓦尼可以通过选择“行业>

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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