Systems and Control
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3 天有情绪数据
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新方法将基础模型自优化过程视为最优停止问题
研究人员引入了一种新颖的方法来优化基础模型的自优化过程，将其视为一个最优停止问题。该方法旨在根据预期改进与相关成本来确定理想的优化迭代次数。推导出的最优停止策略可以使用随机逼近高效计算，并在编码基准测试上进行了实验验证，与先前的方法相比，显示出更高的成本效益。
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新方法从有限数据中推断免疫细胞网络拓扑
研究人员开发了一种利用细胞数量数据推断免疫细胞网络拓扑结构的新颖方法。该方法通过利用细胞相互作用的观测特性，如状态非负性和基于比率的收敛性，解决了缺乏标准分析模型和实验数据有限等挑战。构建了一个新的模型来适应这些特性，并提出了一种约束二次规划技术，以从有限的数据对中推断网络拓扑，并在实验数据上证明了其有效性。
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集成分类器提升线路故障定位性能
研究人员探索了使用集成分类器来提高电力系统线路故障定位的性能。他们的研究比较了各种集成方法与单一模型方法，利用了通过贪婪最大覆盖问题（MCP）、高eta和随机选择算法选择的观测输电线路（OTLs）的数据。研究结果表明，由贪婪MCP算法识别的OTLs与集成分类器相结合，其性能显著优于基础kNN分类器，其中extra-trees bagging技术在许多情况下取得了最高的F1分数。
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新框架赋能多智能体系统中的安全分布式共识
研究人员开发了一种在多智能体系统中实现安全分布式共识的新方法。该方法解决了由非对称执行器约束和时变输出安全要求带来的挑战。通过采用障碍坐标变换和分布式同步律，该系统确保了智能体输入保持在可接受的范围内，输出保持在安全区间内。
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研究人员开发出利用微分平坦性实现机器人系统 सम्यक् 学习控制器的 सम्यक् 方法
研究人员开发出一种新的 सम्यक् 学习控制器，该控制器利用微分平坦性来提高 सम्यक् 约束多输入控制仿射系统的 सम्यक् 模型预测控制的 सम्यक् 效率。该方法通过处理 सम्यक् 输入 सम्यक् 约束并 सम्यक् 适应 सम्यक् 通用 सम्यक् 多输入、 सम्यक् 非线性 सम्यक् 系统， सम्यक् 解决了 सम्यक् 现有 सम्यक् 方法的 सम्यक् 局限性。 सम्यक् …