1、“.....利用多层不同组件服务器相关组件起工作以来为传入请求服务。像，基于自身调整每个组件分配。但是此外，使用协方差过程噪声，同时基于其他组件造成进行调整。如果是应用程序组件数量，那么平稳过程和测量噪声卡尔曼滤波方程为，，ˆ，，ˆ，ˆ，ˆ......”。

2、“.....对角线上是每个组件目标值和ˆ是先验和后验误差协方差矩阵是卡尔曼增益矩阵和分别是平稳测量和过程噪声协方差矩阵。对矩阵和，对角元素对应于每个组件过程和测量噪声。矩阵非对角线元素取决于不同组件之间过程噪声协方差。同样，矩阵非对角线元素对应于不同组件之间写入到启动命令发出......”。

3、“.....这些数据值被写入由时间戳和标志设置。计数值提供起始地址，最后是结束命令和指示后，命令时间间隔期间数据是不处理。平均功率和峰值功率计算值所有四个通道都存储在。平均数是存放在第个在接下来个地点峰值之后位置。平均功率存储为个位值。位信息进行峰值功率值和相应块索引，峰值已经发生。主机软件并行地读取从结果，而在应用程序运行......”。

4、“.....我们发现，当个并行是应用程序，所以部分输入部分数据覆盖。通过与各大小试验，最佳大小获得这不会导致数据丢失看完了从卡结果，主机执行图形绘制与众多电源频率数据分析。研究结果及讨论我们硬件模块输入采样器，缓冲器，信道分离功率计算，平均峰值功率计算，和时间冲压控制，都用语言编写，模拟使用仿真器和合成了工具。所有模块设计进行了优化，以运行......”。

5、“.....并与其他模块起使用。在此应用中，单点复数成分是用于模拟两个并行实时块。对于点个时钟周期平均需要计算个价值。因此我们设计可以承受输入数据速率高达每反应器中碱度和氢气产量图六反应器中碱度和氢气产量产氢速率仿真模型为了优化操作参数，并预测反应器对厨余垃圾处理出水水质，建立了个基于向后神经网络仿真模型。最后，我们也用这个模型来研究......”。

6、“.....与此同时，数据完善和精确性决定了该模型适用性。这为过程在线控制提供了种可行方方案。拓扑架构如图所示图拓扑架构如图所示，在输入层层中有四个节点，隐藏层中有个节点，输出层有个节点。每个节点是个神经。网络输入层是四个参数碱度和出水水质值。这四个参数具有生物反应器操作特性，发挥了关键作用，而且容易被量化。这些参数有普遍特殊性并且在神经网络中使用。隐藏层采用单层结构......”。

7、“.....以保证不确定权重占据半训练样本。以这种方式，它保证了不仅在网络中有中度规模和紧凑结构，而且也被有效地锻炼，也可以防止过度拟合现象。整个网络输出是产氢效率。神经网络模型被用来模拟系统，其中包括三层输入层，隐藏层和输出层。隐藏层和输出层分别采用和作为激活功能。，动量适应性训练功能之，被用于网络训练。这个算法基于经典算法，能够自动调节学习效率和额外动量......”。

8、“.....极大加速了收敛速度。为了调试和完善方案，实验值和神经网络值之间比较是如图，图所示。它是由最大值所决定。图三介绍了在观测点总线连续小波变换分析电压瞬态结果如图二所示，。表比较理论上假设和在第次逼近结果推断，其与所确定从高峰期行进速度等于光速速度如图所示。表频率值理论上路径所涵盖行波来源于个均衡故障系统......”。

9、“.....我们正考虑测试在其他分布式系统观察点见第条，是有可能增加故障位置有关资料。图表显示在总线连续小波变换分析结果。在总线为零阻抗分三个阶段故障。检测这三个路径主要影响，与之相对应故障位置在总线和反映在线路终端具有相同结果，而则是与反射线端子相同结果。因此可以看出......”。