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🔥 内容介绍
复杂网络的同步控制是分布式系统(如传感器网络、智能电网、多智能体系统)的核心研究方向,而当网络节点由偏微分方程(PDE)描述时(如热传导、波动、扩散过程),其空间分布特性与无限维状态空间使同步控制面临更大挑战。传统周期性控制策略因频繁通信与计算,导致资源(能量、带宽)浪费,在资源受限场景(如无线传感器网络)中适用性受限。事件触发控制通过预设 “事件条件” 决定控制更新时刻,可显著减少控制动作次数,成为偏微分系统节点复杂网络同步的高效解决方案。本文针对以偏微分系统为节点的复杂网络,设计事件触发同步控制策略,解决空间分布状态的同步问题,平衡控制性能与资源消耗
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类