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用于光伏能源系统电池管理的高木关野模糊控制器的设计和实时数字模拟器实现
本文介绍了一种光伏 (PV) 储能系统的综合设计和控制策略。该系统由一个 2kW 光伏系统、两个转换器电路、一个 6 欧姆的电阻负载和一个集成直流总线的锂离子电池存储组成，为电阻负载提供恒定功率。该方案提供了两种转换器拓扑，一种是升压转换器，另一种是 DC/DC 双向转换器。升压转换器直接串联连接到 PV 阵列，而双向 DC/DC 转换器 (BDC) 连接到电池。升压转换器用于调节 PV 阵列的最大功率点跟踪 (MPPT)。双向控制器的闭环控制采用 Takagi-Sugeno 模糊 (TS-Fuzzy) 控制器来实现，以调节电池充电和放电功率流。所提出的方案提供了良好的直流总线电压稳定性。给出了所提出的控制方案在 MATLAB/Simulink 下的仿真结果，并与比例积分 (PI) 控制器进行了比较。在实时数字模拟器（RTDS）上验证了MATLAB获得的仿真结果。
人才管理，员工敬业度和
代表性执行可以被认为是很棒的，如果获得的工作结果可以满足指导方针，则可以通过组织给出的改进来获得其中之一。定量研究用于此类研究。因果关系研究包括此研究设计。这项研究的参与者是Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的305名员工中的一些。在本研究中使用了使用目的抽样技术的非概率采样。这项研究的样本标准是18岁以上的成年人。本研究使用了来自Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的75名员工的随机样本作为样本。这项研究中使用了问卷调查来收集数据。研究结果表明，人才管理对Sari Takagi Elok Produk Line工厂工厂的员工绩效没有显着影响。部分地，员工敬业度对Sari Takagi Elok Produk Line PR的工厂员工的绩效产生了重大影响。部分组织文化对同时员工敬业度的Sari Takagi Elok Produk Line工厂员工的绩效产生了重大影响，而组织文化对在Sari Takagi Elok Produk Line工厂的员工绩效产生了重大影响。因此，我们可以说，如果实施良好的人才管理，员工参与和良好的组织文化，员工绩效可以提高
中性粒细胞与淋巴细胞的比率和急性心力衰竭的患者（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relape-AHF研究中所见）
Davison BA，Takagi K，Edwards C等。 中性粒细胞与淋巴细胞比例和急性心力衰竭患者的结局（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relase-AHF研究中所见）。 美国心脏病学杂志。 2022; 180：72-80。 doi：10.1016/j.amjcard.2022.06.037Davison BA，Takagi K，Edwards C等。中性粒细胞与淋巴细胞比例和急性心力衰竭患者的结局（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relase-AHF研究中所见）。美国心脏病学杂志。2022; 180：72-80。 doi：10.1016/j.amjcard.2022.06.037
007 m超越人类？
913 LE的“ Kono Miss”是选择！有史以来最佳短暂神秘又名Renjo Mikihiko，Edogawa Ranpo，Takagi Akimitsu，Awasaka tsumao
![引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico](/simg/g:\will\search\icon\source\5\55d067308d0cfb297fafb18c475789cd624e8ccf.webp)
引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico
在过去的几十年中，SI金属 - 氧化物 - 氧化物 - 官方局部效应晶体管（MOSFET）的设备缩放缩放，遵循摩尔定律，驱动了构成金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 溶剂导体（CMOS）集成的cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir-cuits的快速发展[1-3]。最近，随着常规设备缩放的物理极限，Si mosfets的性能提高越来越难以实现[4]。较高的Channel迁移率有效地改善了MOSFET的性能，通过应用扭曲的SI技术，这已经很好地证明了这一点[5，6]。但是，仍然需要先进的MOSFET技术来进一步提高CMOS设备的性能。移动性高于SI的替代通道材料引起了人们对改善MOSFET性能的极大兴趣。在这些高迁移率材料中，GE和GESN由于其高迁移率以及SI平台上的出色整体性而有希望[7-12]。
请致电论文
Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
使用在线TS模糊...
复杂非线性系统（例如自动驾驶汽车）的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中，基于数据驱动的方法，用于学习非线性系统的数据驱动方法，以学习学习takagi – Sugeno（TS）模型，提出了一种新型的数据驱动模型预测控制（MPC）框架。为了解决数据TS建模，我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒（TS-EEEFIG）方法来获得多型表示形式以及一组成员函数，这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。，采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献，在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型，在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案，以显示拟议方法的潜力。
通过噪声不敏感的TSK模糊系统基于阶级竞争性学习
癫痫是由脑部神经元异常排出引起的运动，意识和神经的异常功能疾病。EEG目前是癫痫研究过程中非常重要的工具。 在本文中，提出了一种基于类间竞争性学习的新型噪声 - 不敏感的高吉型孔（TSK）模糊系统，以供脑电图识别。 首先，提出了一种称为PCB-ICL的贝叶斯框架中的可能聚类，以确定模糊规则的先例参数。 由可能的C均值聚类继承，PCB -ICL是噪声不敏感的。 PCB-ICL学习竞争关系中不同类别的集群中心。 所获得的聚类中心被同一类的样品吸引，也被其他类的样品排除在外，并从异质数据中推开。 PCB-ICL使用Metropolis-Hastings方法来获得最佳的聚类结果，以交替的迭代策略。 因此，学到的先行参数具有高解释性。 为了进一步提高规则的噪声不敏感性，采用了不对称的期望项和ho -kashyap程序来学习规则的结果参数。 基于上述想法，提出了TSK模糊系统，称为PCB-ICL-TSK。 对现实世界脑电图数据的全面实验表明，所提出的模糊系统可实现脑电信号识别的稳健性和有效性能。EEG目前是癫痫研究过程中非常重要的工具。在本文中，提出了一种基于类间竞争性学习的新型噪声 - 不敏感的高吉型孔（TSK）模糊系统，以供脑电图识别。首先，提出了一种称为PCB-ICL的贝叶斯框架中的可能聚类，以确定模糊规则的先例参数。由可能的C均值聚类继承，PCB -ICL是噪声不敏感的。PCB-ICL学习竞争关系中不同类别的集群中心。所获得的聚类中心被同一类的样品吸引，也被其他类的样品排除在外，并从异质数据中推开。PCB-ICL使用Metropolis-Hastings方法来获得最佳的聚类结果，以交替的迭代策略。因此，学到的先行参数具有高解释性。为了进一步提高规则的噪声不敏感性，采用了不对称的期望项和ho -kashyap程序来学习规则的结果参数。基于上述想法，提出了TSK模糊系统，称为PCB-ICL-TSK。对现实世界脑电图数据的全面实验表明，所提出的模糊系统可实现脑电信号识别的稳健性和有效性能。
引用Black，M。J. W.，Broke，B.的B. Graft，N。The，Aure，J.，A.，Agustinus，S.，W。W. to，…（2023年）。 featibilile
Maurice J.W.Zwart，医学博士， *†Bram van den Broek，MSC，MSC，‡Nine de Graaf，MD， *†§JoséA。A. Suurmeijer，MD，PhD，PhD， *†Simone Augustinus，MD， *†W. W. te Riele，Md，Md，Md，Md hjalmar C. in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in, in. H.M.医学博士Borel Rinkes，博士，∥Jacob L. van Dam，医学博士，博士，‡Kosei Takagi，MD，PhD，博士tran，医学博士，‡詹妮弗·施雷恩玛克（Jennifer Schreinemakers），医学博士，博士Ignace H.J.T.de Hingh，医学博士，博士，** Jan S.D.Mieog，医学博士，博士，†Bert A. Bonsing，MD，PhD，PhD，†Daan J. Lips，MD，PhD，PhD，‡Mohamed Abu Hilal，MD，MD，FRCS，FRCS，老师，§§§§oulivierR.Busch，MD，MD，MD。 Jorn，Saint-Mar，†，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，i. Melissa E. Hogg，医学博士，*** Bas G. Koerkamp，医学博士，博士Mieog，医学博士，博士，†Bert A. Bonsing，MD，PhD，PhD，†Daan J. Lips，MD，PhD，PhD，‡Mohamed Abu Hilal，MD，MD，FRCS，FRCS，老师，§§§§oulivierR.Busch，MD，MD，MD。 Jorn，Saint-Mar，†，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，Saint-Mar，i. Melissa E. Hogg，医学博士，*** Bas G. Koerkamp，医学博士，博士