Notice bibliographique
Résumé
Applying the Lie derivative concept, we propose a new control method of generalized common model control (GCMC) by generalizing the CMC algorithm to complex processes with the relative order larger than 1 to overcome the disadvantage of common model control (CMC), i.e., it can only apply to the processes with relative order of 1. The model of the non-linear controlled plant is directly embedded in the controller, so that the controlled non-linear system is a linear high order system in the no constrained control input, it is very easy to tune for the controller by applying the method of dominant poles. The simulation results show that the general common model controller is very effective for the non-linear system. En appliquant le concept dérivatif de Lie, on propose une nouvelle méthode de régulation à modèle commun généralisé (GCMC) en généralisant l'algorithme CMC à des procédés complexes d'ordre relatif plus grand que 1 pour contourner l'inconvénient du contrôle de modèles commun (CMC), à savoir qu'il ne peut s'appliquer qu'à des procédés d'un ordre relatif de 1. Le modèle de contrôle non linéaire d'usine est directement appliqué au contrôleur, de sorte que le système non linéaire contrôlé est un système d'ordre élevé linéaire en entrée de contrôle non contraint et qu'il est très facile de régler le contrôleur par la méthode des pôles dominants. Les résultats des simulations montrent que le régulateur à modèle commun généralisé est très efficace pour le système non linéaire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».