gitlab7runner的博客

本文综述了水下无人航行器容错控制的研究现状与发展趋势。内容涵盖容错控制的基本概念、主要方法（包括基于模型与无模型的故障诊断技术）、常见故障类型（如推进器、传感器和螺旋桨故障）的应对策略，并通过流程图展示了故障诊断与控制重构的完整流程。文章还总结了各类容错技术的优缺点，提出了未来发展方向，包括网络安全、事件触发通信、数据驱动方法的应用、时变轨迹跟踪控制及特定应用场景下的协同控制挑战，为后续研究提供了系统性参考。

本文综述了无人水下航行器（UUV）在复杂水下环境中运行时的容错控制技术，重点探讨了冗余控制、故障检测与诊断（FDD）、控制重新设计方法以及被动与主动容错控制系统（FTCS）的研究进展。文章分析了基于规则、基于模型和无模型的FDD方法在推进器故障识别与隔离中的应用，并比较了各类控制策略在不同故障场景下的优劣。同时，讨论了当前研究中存在的挑战，如多故障处理、非线性建模、实时性要求及特定应用场景（如负载运输、抓取操作）下的容错需求。最后指出，未来研究应聚焦于提升系统对意外故障的自适应能力、优化推力分配策略、增强网

本文探讨了基于模糊集的闭模锻造载荷估计方法与无人水下航行器（UUV）容错控制技术。在锻造领域，提出利用相似度指数和复杂度因子进行数据驱动的载荷预测，适用于不同尺寸、摩擦条件和材料的工况，预测结果分为低、最可能和高估计值，并通过MySQL数据库管理模型数据。在UUV控制方面，分析了系统、传感器和执行器故障对非线性系统的影响，介绍了故障检测与诊断（FDD）及控制重新设计方法，包括基于模型、数据驱动和信号处理的FDD技术，以及故障适应与重构策略。未来发展方向聚焦于智能化、集成化和多传感器融合，以提升系统可靠性与自

本文介绍了一种基于模糊集的闭式模锻载荷估计方法，结合有限元模拟与数据库技术，实现对不同摩擦条件、材料和工件尺寸下的锻造载荷预测。通过构建轴对称模型并进行FEM仿真获取虚拟数据，利用复杂度因子Cp和相似度指数优化估算精度，并采用MySQL数据库存储和管理数据。系统支持用户通过GUI输入参数，输出载荷的上下限及最可能值，为工艺规划提供决策支持。文章还分析了该方法的优势与挑战，提出了数据维护、模型选择等实际应用注意事项，并展望了智能化、多物理场耦合等未来发展方向。

本文提出了一种基于模糊集和车间数据的闭式模锻载荷估计方法，通过识别数据库中几何最相似的产品，并结合模糊逻辑处理材料特性和摩擦条件的不确定性，实现对新产品的锻造载荷预测。该方法利用最近邻算法计算属性相似度与整体相似度指数，选取最优匹配样本，并基于经验公式与模糊算术运算进行载荷估算。针对不同尺寸变化情况（半径变、高度变或两者均变），分别设计了载荷推算策略。所有验证数据来源于ABAQUS仿真并存储于MySQL数据库，通过R语言实现算法访问与处理。该方法有效缩短工艺规划时间，提升预测准确性，在智能制造背景下具有良好

本研究利用人工神经网络（ANN）对淤积河流的瞬态河床剖面进行建模与预测，基于从Soni、Mehta、Yadav和Rahman等文献中收集的实验数据，构建了多个ANN模型以预测淤积范围、最大淤积深度及沿程淤积深度。采用AgileNN软件进行建模，通过数据归一化、合理划分训练/测试/验证集，并结合试错法与经验法则确定最优网络结构（如5-4-1和9-6-1拓扑）、激活函数（Gaussian和Elliot Symmetric表现最佳）及迭代次数（5000–6000次）。使用R、R²、MAE、MAPE、MSE和RMS

本研究探讨了无人机轨迹跟踪控制与河流淤积预测两个关键领域。在无人机控制方面，采用PSO算法优化PD/PI/PID控制器增益，实现了对螺旋、圆形等复杂轨迹的高精度跟踪，提升了系统稳定性与任务执行效率；在河流淤积预测方面，基于人工神经网络（ANN）构建预测模型，利用Agile Neural Network软件训练并验证模型，能够有效预测淤积长度、深度等参数，误差控制在±30%以内。研究为复杂环境下无人机应用及水利工程管理提供了有力技术支持，并展望了多无人机协同、自适应控制、多因素耦合模型与实时预警系统等未来方向

本文提出了一种结合PI/PD/PID控制器与粒子群优化（PSO）算法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制方法。通过建立无人机的非线性动态模型，利用PSO算法对控制器增益进行离线优化，以最小化积分平方误差（ISE）为目标函数，在螺旋和圆形等多种轨迹下验证了控制策略的有效性。仿真结果表明，该方法能显著提升轨迹跟踪精度，尤其在圆形轨迹中表现出优异的控制性能。同时，不同轨迹对应的最优增益差异显著，说明增益需根据任务特性进行调整。文章最后展望了未来在复杂轨迹、环境扰动、算法改进和实时性提升等方面的研究方向。

本研究探讨了机器学习算法在城市生活垃圾产生量（MSWG）预测中的应用，重点比较了决策树（DT）、随机森林（RF）和梯度提升（GB）等模型的性能。结果表明，GB算法在训练和测试阶段均表现出最优的预测能力（R²达0.997，RMSE为3.11），显著优于其他模型。研究利用人口、GDDP、人均GDP等社会经济变量有效预测MSWG，并验证了其在城市代谢分析与废物管理政策制定中的实际应用价值。未来方向包括纳入更多社会经济与环境因素、优化模型参数及跨区域验证，以提升预测精度和模型泛化能力。

本文探讨了城市固体废弃物（MSWG）产生量的预测与预报方法，基于1991-2016年的多源数据进行预处理和相关性分析，发现人口、识字率、GDDP等因素与MSWG呈显著正相关。采用决策树（DT）、随机森林（RF）和梯度提升（GB）模型构建预测系统，结果表明GB模型在R²、RMSE和误差率方面表现最优。结合指数移动平均（EMA）、简单移动平均（SMA）和加权移动平均（WMA）进行趋势预报，EMA效果最佳。通过十折交叉验证和超参数优化提升了模型泛化能力，验证了其在古瓦哈蒂、卡查尔和英帕尔等城市的适用性，为城市垃圾

本研究聚焦印度东北部重要城市古瓦哈蒂及其他智慧城市，针对市政固体垃圾产生量进行预测与分析。基于1991至2016年的社会经济与垃圾产生数据，结合人口、GDDP、家庭结构、劳动人口等变量，采用决策树、随机森林和梯度提升等机器学习回归模型，并通过数据预处理、特征选择、模型训练与验证构建预测框架。研究进一步应用简单移动平均、加权移动平均和指数移动平均技术进行长期趋势预测，旨在为城市固体废物管理提供科学依据，助力可持续发展与智慧城市建设。

本文探讨了多目标优化算法在NOMA-IoT网络中的应用，提出并分析了MOGA-RL算法的实现机制、性能表现及复杂度。同时，研究了基于机器学习的三种集成方法（决策树、随机森林、梯度提升）和移动平均技术在城市固体废弃物产生量预测中的建模与预报能力。实验结果表明，这些技术在各自领域均展现出良好性能，为未来智能网络优化与城市垃圾管理提供了有效的技术路径和应用前景。

本文提出了一种基于多目标优化遗传算法与强化学习相结合的MOGA-RL算法，用于解决5G NOMA-IoT网络中频谱效率、能源效率和用户公平性之间的多目标优化问题。通过将遗传算法用于全局优化并引入强化学习动态调整策略，该方法有效避免了局部最优，提升了在动态环境下的自适应能力。文章详细阐述了系统模型、多目标优化机制及算法流程，并分析了其在智能城市、工业物联网和智能家居等场景的应用潜力，为未来NOMA-IoT网络的发展提供了高效可行的解决方案。

本文介绍了一款基于Python开发的定向钻井井眼轨迹设计应用程序，具备多种轨迹设计、多类型曲线生成和实时参数更新等功能。该程序显著提升了钻井设计的准确性与效率，支持L型、S型、改良S型及水平井等多种轨迹设计，并提供二维、三维和方位视图展示。通过案例分析展示了其在常规钻井、复杂地质条件和老井侧钻中的广泛应用。未来可融合人工智能、集成其他系统并拓展功能，推动油气行业向智能化发展。

本文介绍了阿萨姆语自然场景文本的实时检测技术与定向钻井井型设计应用的开发。在文本检测方面，采用YOLO系列模型（YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv5s）结合DarkNet53和CSPDarknet53骨干网络，在Google Colab和RTX 3050 GPU上进行训练与优化，对比了不同模型在mAP、速度、权重大小等方面的性能表现。在定向钻井应用开发中，基于Python语言设计了一款支持二维/三维可视化、参数计算与模拟的应用程序，实现了造斜率、切线段长度等关键参数的自动计算，并具备良好的扩展

本文探讨了博多语声调识别与阿萨姆语自然场景文本实时检测的研究进展。在博多语研究中，重点分析了词汇与语义误差、数据资源不足等问题，并提出基于词义消歧的声调识别方法；在阿萨姆语研究中，采用YOLOv3-Tiny和YOLOv5s算法实现高效准确的文本检测，实验结果显示模型在自定义数据集上达到94.3% mAP精度和13.3ms检测速度。文章还总结了两类任务面临的共同挑战与未来发展方向，包括数据扩充、技术改进、算法优化及多语言融合应用等。

本文探讨了博多语这一汉藏语系声调语言的文本声调识别问题，提出了一种基于改进莱斯克算法的计算方法。由于博多语资源匮乏，研究采用基于词典知识的方法，结合印度WordNet和手动构建的声调-同义词集词典，通过三步流程（声调词识别、词义识别、声调识别）实现文本中声调的自动识别。实验在包含306个句子的测试集上达到57.5%的准确率，结果表明词义消歧方法可用于文本声调识别，但性能受限于语言资源的不足。文章分析了错误原因，并展望了未来在资源扩充、算法改进、多模态融合和跨语言迁移等方面的研究方向。

本文探讨了阿萨姆语在COVID-19大流行期间新词的形成与研究方法，通过构建专用语料库并采用集合差策略，识别出105个直接借用英语形式的新词，揭示了语言在特殊社会情境下的演变特征。同时，文章还研究了博多语的声调识别问题，作为声调语言，博多语的词义受音调影响显著，研究采用修改后的Lesk算法进行词义消歧，并提出了未来在算法优化、语料库扩展及技术融合方面的研究方向。两项研究分别为区域语言在危机时期的词汇动态和声调语言的计算处理提供了新的视角与方法基础。

本文探讨了孟加拉语中的否定现象及新冠疫情期间阿萨姆语新词的产生。通过对TDIL语料库的分析，研究了孟加拉语中以‘na’开头的否定词使用情况，并手动筛选出有效否定词；同时，利用Python爬虫技术构建阿萨姆语新冠新闻语料库，结合集合差运算与频率分析识别新词。研究对比了两种语言现象的研究方法与意义，提出语料库建设、计算技术与语言学结合的重要性，展望未来在跨语言研究、NLP应用深化及语言动态监测方面的发展方向。

东北研究conclave 2022（NERC 2022）于2022年5月在印度理工学院古瓦哈蒂分校成功举办，主题为“可持续科学与技术”，同期还举办了阿萨姆邦生物技术conclave（ABC）。活动吸引了政策制定者、研究人员、工业家、军队代表、学生等8000余名参与者，共收到879篇研究论文，精选论文由施普林格自然出版成15卷。会议聚焦数据科学、人工智能、生物技术、可再生能源等多个前沿领域，推动跨学科合作与成果转化，并通过签署谅解备忘录、发布《古瓦哈蒂宣言》等方式促进东北地区可持续发展。活动在学术、社会和经济