[其它] node-exporter_rev5.json

说明：node-exporter_rev5.json
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[其它] tx-lcn-master.zip

说明：tx-lcn-master.zip
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[其它] 移动传感器网络中目标跟踪与监测的同步优化

说明：针对移动传感器网络 (Mobile sensor networks, MSNs) 中动态目标 (事件源) 的监测优化问题, 为提高网络覆盖质量, 建立基于Voronoi 剖分的监测性能(Quality of monitoring, QoM) 评价函数, 提出基于群集控制的传感器节点部署分布式控制算法. 每个节点在本地结合最小二乘法和一致性算法来估计目标相对位置. 相比传统算法, 本文算法只需本地和单跳通信(可观测) 邻居的信息, 从而减小通信时长和能耗. 算法在提高以目标为中心的一定区域监测性能
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[其它] ShiroDemo：一个简单的shiro demo用于快速上手shiro-源码

说明：ShiroDemo 一个简单的shiro demo用于快速上手shiro 为了最简明教程没有使用数据库 测试用户： 管理员管理员 测试一下 登录接口localhost：8098 / api / user / login 可以使用Postman等工具测试
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[其它] 动态输出反馈鲁棒模型预测控制

说明：动态输出反馈鲁棒模型预测控制
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[其它] GIS-GP：从国家水模型API中提取预测，使用arcpy，地理空间分析实施GIS处理-源码

说明：描述 该项目包括用于地理空间分析的脚本！ getNWMdata.py ：此脚本使用Hydroshare API提取飓风“哈维”的短期数据； 重要的是，它将大陆规模的数据子集化为休斯顿流域内的流域ID（将数据集的大小从2,716,897减少到指定区域的到达数量）。 然后将数据另存为netcdf文件。 processNWMdata.py ：对于ArcGIS道路要素类中的每个道路元素，查找重叠集水区的NWM预测（来自getNWMdata.py ），并将最大流量分配给道路层中的NWM属性。 com
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[其它] 中南大学胡小龙老师Linux操作系统与应用课程实验报告.docx

说明：中南大学胡小龙老师Linux操作系统与应用课程实验报告.docx
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[其它] 具有数据包丢失的网络离散时间无限分布式延迟系统的基于观测器的故障检测

说明：本文解决了具有丢包的网络离散时间无限分布式时滞系统的故障检测问题。 传感器到控制器和控制器到执行器丢包分别由两个不同的伯努利分布的白色序列描述。 解决的问题是设计基于观察者的故障检测滤波器（FDF），以使残差和故障之间的误差尽可能小。 与大多数现有文献不同，我们注意到观察者的控制输入不同于工厂的控制输入，因为控制器到执行器链路中的数据包丢失。 根据某些线性矩阵不等式（LMI），得出存在FDF的充分条件。 当这些LMI可行时，也可以表征所需FDF的显式表达。 数值例子说明了所得结果的有效性。 ？
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[其它] 考虑多性能指标的配料优化模型及求解算法

说明：为有效实现有色冶金配料过程的优化计算,提出一种综合考虑产品质量、成本、库存等多个性能指标的配料优化模型及满意求解算法。首先,考虑原料库存对配料过程的影响,将库存成本作为目标函数,库存量作为约束引入配料优化模型;然后,针对模型具有多个质量边界约束的特点,利用配料过程中质量约束边界的可调整性,引入满意优化理论中的软约束调整约束边界,以改善该优化问题求解的可行性;最后,采用以单变量编码的交叉变异来确定整体决策向量的小生境遗传算法进行寻优,并将提出的模型和算法应用于铜闪速熔炼配料过程中。研究结果表明:所
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[其它] 工具箱502-源码

说明：工具箱502 工具箱502的目的： 为Le Wagon的Batch 502提供python包的基本模板。 包装的目的：提取两个国家之间的汇率。 数据源：（ [ 。 安装软件包： pip install toolbox502 它已部署在pypi上，每个人都可以使用。 启动项目 初始设置。 创建virtualenv并安装项目： $ sudo apt-get install virtualenv python-pip python-dev $ deactivate ; vir
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[其它] 广义系统信息融合稳态与自校正满阶Kalman滤波器

说明：基于线性最小方差标量加权融合算法和射影理论, 对带多个传感器和带相关噪声的广义系统, 提出了分布式标量加权融合稳态满阶Kalman滤波器. 推得了任两个传感器子系统之间的稳态满阶滤波误差互协方差阵, 其解可任选初值离线迭代计算. 所提出的稳态融合滤波器避免了每时刻计算协方差阵和融合权重, 减小了在线计算负担. 当系统含有未知模型参数时, 基于递推增广最小二乘算法和标量加权融合算法, 提出了一种两段融合自校正状态滤波器. 其中第一段融合获得未知参数的融合估计; 第二段融合获得分布式自校正融合状态滤
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[其它] 带相关噪声的加权观测融合估计算法及其全局最优性

说明：针对多传感器线性离散定常随机控制系统,当具有相关噪声且每个传感器带不同观测阵时,基于矩阵满秩分解与加权最小二乘理论,提出了新的加权观测融合估计算法.该算法首先将多个传感器的观测折算到一个等效的传感器上,对等效的传感器系统进行估计,证明了其估计结果相同于集中式融合稳态Kalman估计结果,因而它同样具有渐近全局最优性,且可明显减小计算负担,便于实时应用.仿真实验结果表明了该算法的有效性.
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