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本发明公开一种基于均匀量化器的数据驱动学习系统的编解码动态预测补偿技术,属于智能控制领域。数据驱动框架下,针对带宽有限的重复网络化非线性系统的数据传输质量恶化问题,补偿策略如下:建立重复非线性系统;将其转化为等价线性数据模型;建立跟踪误差与编解码机制之间的数据关联关系;设计预测补偿机制实现不可用数据的预测补偿;设计更新算法估计线性数据模型中的伪偏导数;设计迭代学习控制算法保证重复非线性系统的收敛及稳定。本发明公开的编解码动态预测补偿技术可避免由于网络带宽限制而导致的数据传输质量下降,使用了数据驱
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114513288 A
(43)申请公布日 2022.05.17
(21)申请号 202210142815.8
(22)申请日 2022.02.16
(71)申请人 青岛科技大学
地址 266000
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