Smith预测器

介绍了一种利用修正的Smith预测器对具有延迟边界测量的Euler-Bernoulli梁方程进行边界控制的方法。Smith预测器及其变体成功应用于解决由小时间延迟引起的不稳定性问题。通过混合数值和符号方法的模拟验证了该方法的有效性。此方法的详细步骤记录在IEEE CDC2003的论文中，附带的MATLAB代码“Demo_smith.m”可供演示。

这个GUI工具能够根据史密斯圆图计算反射系数和驻波比，在单枝节和双枝节匹配中发挥重要作用。

软件缺陷预测系统支持通过CK度量模型，利用K-means聚类和蚁群优化算法对多种缺陷跟踪工具的日志进行数据挖掘。系统由前端和后端组成，需要在Apache Tomcat 7.0服务器上部署。详细设置包括将机器IP地址设定为10.0.0.239，并将后端文件夹中的\"software-defect-classification-service.war\"文件放置在Tomcat的webapps目录下。系统启动通过执行Tomcat安装目录中的start.sh完成。

变压器油温预测数据集是用于预测变压器油温变化的关键数据集。

用matlab代码实现卷积滤波器来预测StreetViewHouseNumber（SVNH）数据集中的32x32街景房号图像。您可以从提供的链接下载数据集，数据文件夹已包含测试数据。训练数据集较大，需单独下载。加载MAT文件后，您将获得两个变量：X是包含图像的4-D矩阵，y是对应的类标签向量。通过访问X(:, :, :, i)可以查看第i个图像，并使用y(i)查看其类标签。项目的代码文件（cnn_theano.py）包含了使用theano框架在SVNH数据集上进行训练的代码，实现了卷积神经网络的批量梯度下降。代码中使用了两个2x2池化层和20个3x5过滤器。

项目“C5级切割驱动器预测性数据分析”的标题暗示了对C5级别切割工具在工作过程中磨损情况的研究和分析。这项分析强调了数据驱动的预测性分析，通过收集和分析切割工具的磨损数据，以进行性能预测和维护决策。该项目涉及到切割技术、磨损机制、数据驱动、预测性维护和数据分析等关键知识点。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

能源路由器技术是当前科学界研究的热点，专注于支持建筑能效监控和安装的创新使能技术。详细讨论了红外(IR)热成像和增强现实(AR)在安装测试中的潜力，以及用于预测能源路由器设备风险和故障的数据挖掘方法，包括热模拟、图像后处理和k-Means与人工神经网络(ANN)的应用。此外，文章还介绍了支持智能电网应用中建筑信息模型BIM的工具程序和方法，以及相关的ISO标准。

This is an implementation of the Hess-Smith panel method. The program is capable of plotting the pressure distribution on a NACA 4-digit airfoil and calculating the lift coefficient. It is suitable for basic subsonic aerodynamic analysis. A README file is included for input instructions.

本教程通过一个简单的例子介绍卡尔曼滤波器的使用。我们试图预测火车在12秒后的位置，火车初始位置为x = 0，恒定速度V = 10m/sec。我们每0.1秒测量一次火车的位置，但由于设备和天气等因素，测量结果存在噪声。卡尔曼滤波器将帮助我们准确和平滑地估计速度，从而预测火车未来的位置。