复杂

在本文中，分数阶模型用于研究离子声波的传播在非平面的几何形状（圆柱形）相对论等离子体。Firstly, according to the control equations, (2 + 1)-dimensional (2D) cylindrical Kadomtsev–Petviashvili (CKP) equation and 2D cylindrical-modified Kadomtsev–Petviashvili (CMKP) equation are derived by using multiscale analysis and reduced perturbation methods. Secondly, using the semi-inverse method and the fractional variation principle, the abovementioned equations are derived the time-space fractional equations (TSF-CKP and TSF-CMKP). Furthermore, based on the fractional order transformation, the 1-decay mode solution of the TSF-CKP equation is obtained by using the simplified homogeneous balance method, and using the generalized hyperbolic-function method, the exact analytic solution of TSF-CMKP equation is obtained. Finally, the effects of the phase speed ，电子数密度（通过 ）和分数阶 在离子声波在相对论等离子体的传播进行了分析。

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共轭梯度法是解决大规模约束优化问题非常有效。在本文中，共轭下降（CD）的方法和在强Wolfe线搜索第二不等式的共轭参数的基础上，两个新的共轭参数被设计。使用强Wolfe线搜索，以获得步长，两个修改的共轭梯度法，提出了一般无约束优化。下的标准假设，这两个给出的方法被证明是足够的下降和全局收敛。最后，初步的数值结果报告表明，所提出的方法是有前途的。

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一到今天的文明的最重要的威胁是恐怖主义。恐怖主义不仅扰乱治安情况在社会，但也影响人类生命的质量，使他们的身体和情感抑制和剥夺了享受生活的他们。文明拥有先进的越多，越多的人正努力探索不同的机制来保护人类免受恐怖主义。不同的技术已被用来作为反恐保护个人的生命在社会和提高生活质量一般。机器学习方法最近已研究开发出基于人工智能（AI）反恐技术。由于深学习已在机器学习领域最近获得了更多的人气，在本文中，这些技术进行了探讨，以了解恐怖活动的行为。基于深层神经网络（DNN）的五种不同型号的设置是为了了解恐怖活动等行为是攻击将是成功还是失败？还是进攻将是自杀还是不是？或武器的什么类型将会在攻击中使用？或攻击什么类型的将要进行？ Or what region is going to be attacked? The models are implemented in single-layer neural network (NN), five-layer DNN, and three traditional machine learning algorithms, i.e., logistic regression, SVM, and Naïve Bayes. The performance of the DNN is compared with NN and the three machine learning algorithms, and it is demonstrated that the performance in DNN is more than 95% in terms of accuracy, precision, recall, and F1-Score, while ANN and traditional machine learning algorithms have achieved a maximum of 83% accuracy. This concludes that DNN is a suitable model to be used for predicting the behavior of terrorist activities. Our experiments also demonstrate that the dataset for terrorist activities is big data; therefore, a DNN is a suitable model to process big data and understand the underlying patterns in the dataset.

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针对多电机同步控制中的传感器故障，提出了一种主动容错方法。首先，受复杂网络同步输出耦合矩阵构造的启发，设计了基于结构冗余的同步控制一致性矩阵。这种一致性矩阵具有两个优点:一是可以反映不同传感器输出的相似性;二是可以检测、定位和估计传感器的故障。然后，利用改进的平均反馈机制将故障信息集成到容错控制设计中。该方法既适用于单故障情况，也适用于多故障情况，最后通过MATLAB仿真和ABB半物理实验平台验证了该方法的有效性。

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本文研究了隐式耦合分数阶微分系统解的存在唯一性。使用不同的不动点定理来获得所需的结果。此外，我们得到一些充分条件来保证我们所考虑的系统的解是稳定的。我们还提供了一个示例来解释我们的结果。

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鉴于用户在医疗创新中的重要性，积极的用户参与可以促进医疗供应链内的合作创新过程。提出了一种基于用户反馈的随机微分模型，研究了用户反馈与医疗供应链之间的关系。通过不同的参数分析了医疗供应链的稳定性和敏感性。结果表明,病人的效果反馈和建议从医院在医疗服务和医疗产品的创新水平是正的,这样创新的医疗服务水平的影响用户和患者的反馈的影响是正相关的边际利润,合作创新有利于医疗产品和服务创新和需求和利润的提高。

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