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分數階系統分析與控制研究
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本書是作者在多年進行分數階系統穩定、鎮定、同步等控制研究的基礎上總結而成的,系統論述了分數階系統自適應控制、有限時間控制等方面的基礎理論和相關技術。全書共12章,主要闡述分數階系統穩定性分析和控制器設計的基礎理論和相關技術,詳細介紹分數階系統鎮定、同步、有限時間控制、自適應鎮定控制等控制策略,即分數階實混沌系統和復混沌系統的自適應同步控制研究、基于滑模控制技術的分數階非線性系統的自適應鎮定控制研究、基于反步控制技術的分數階系統的自適應鎮定控制研究、具有死區非線性輸入的分數階混沌系統的有限時間同步控制研究、含有未知參數和非線性輸入的分數階陀螺儀系統的有限時間滑模控制研究、受非線性輸入影響的分數階能源供需系統的自適應鎮定控制研究、受飽和非線性輸入影響的分數階非線性系統的自適應鎮定控制研究、基于新型滑模控制技術的不確定分數階非線性系統的魯棒自適應鎮定控制研究、分數階復混沌系統的自適應復雜投影同步控制研究、基于改進反饋方法的分數階混沌系統的自適應同步控制研究等。本書主要供控制科學與工程、計算機科學與技術、信息與通信工程、電子科學與技術、生物醫學工程等學科領域的本科生、研究生、研究人員及工程技術人員參考使用。

田小敏 楊忠 ·自動化 ·5.6萬字

大數據平臺異常檢測分析系統的若干關鍵技術研究
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大數據技術生態體系中的各類技術構件本身沒有可自省的安全機制,構件間使用的RPC協議也沒有安全機制,大數據平臺的安全性面臨著巨大挑戰,如何高效、快速地檢測大數據平臺中的應用異常對提高大數據平臺的安全性具有重要意義。本書在介紹相關研究工作及相關基礎內容之后,主要針對大數據平臺的應用層日志數據,研究了平臺異常的檢測與分析問題,構建了大數據平臺異常的離線檢測分析的方法體系及實時檢測的機制。研究了基于數據流二重概念漂移檢測的增量學習、分布式日志的最大頻繁序列模式挖掘算法、基于最大頻繁模式的動態規則庫構建算法、基于Web會話流的分布式實時異常定位算法、基于最大信息系數的在線異常檢測算法、基于聚類分析的離線異常檢測算法、基于相鄰請求的動態時間閾值會話識別算法、基于會話特征相似性模糊聚類的SFAD異常檢測算法、基于貝葉斯粒子群的異常檢測算法、平臺異常時的推測式任務調度策略、基于實時負載的推測式任務調度算法。分析了大數據平臺異常檢測分析(RADA)系統在實現時所采用的大數據技術與組件技術選型,針對RADA系統進行了深入的結構化分析,介紹了基于融合架構的RADA系統概要設計,研究了RADA系統的詳細設計與實現方法,完整地總結了大數據平臺異常的實時檢測技術與分析RADA系統的關鍵技術。

肖如良 ·自動化 ·12.6萬字

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