考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制，经过适当的非线性状态和反馈变换，实现半主动悬架非线性系统的精确线性化，并对系统实施非线性状态反馈控制；根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数，设计模糊控制器，对悬架系统进行了控制仿真研究；利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别，设计控制网络层，从而达到提高悬架工作性能，改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小

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线性代数第五版 英文版 Gilbert Strang

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

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