65、数字智能在在线零售决策支持及无人直升机控制中的应用

数字智能在在线零售决策支持及无人直升机控制中的应用

数字智能在在线零售决策支持中的应用

数字智能技术在在线零售领域的应用旨在帮助平台运营商提升决策质量。其中,促销活动决策是在线零售平台运营商的重要决策之一,它包含促销商品库存单位(SKU)选择子决策和SKU定价子决策。在将机器学习应用于实现数字智能时,会遇到诸多障碍,通过实际用例可以详细了解这些问题。

为了解决这些问题,提出了一个可行的实施框架,该框架有望加强行业与学术界之间的沟通与合作,使两者之间的联系更加顺畅。

小型无人直升机建模与控制
小型无人直升机面临的挑战

小型无人直升机具有垂直起降、悬停、低空低速飞行和强机动性等特点,但由于其高度非线性、强耦合以及欠驱动系统的特性,建模和飞行控制比四旋翼飞行器更具挑战性。此外,与四旋翼相比,小型无人直升机特有的伺服系统增加了整个系统的阶数和控制难度。以往的研究常常忽略伺服模型,导致控制模型与实际情况偏差较大。

控制方法的发展

小型无人直升机的控制方法可分为线性和非线性方法。线性控制方法往往忽略其非线性特征,无法有效解决强耦合问题;而非线性控制方法大多依赖精确的系统模型。目前流行的无模型控制方法是主动抗扰控制(ADRC),但它在观测未知模型和估计快速机动时的收敛扰动方面存在精度问题。

为了解决这些问题,提出了高阶微分反馈控制器(HODFC),它通过控制器滤波间接补偿系统中的未知组件,即使对于强耦合非线性系统也能保证未知组件的补偿精度。

小型无人直升机模型
  • 运动学和刚体动力学模型
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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