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本文主要研究开集条件下的自相似集及cookie-cutter集的Hausdorff量纲和填充量纲问题.对满足开集条件的自相似集,本文主要描述了其一类正则量纲,证明了如下结论：设E为相似比为｛c1,…,cn｝的IFS｛f1,…,fn｝生成的自相似集,且满足开集条件,g为量纲函数且满足条件：(i)n∑i=1 g(ci)=1;(ii)对于由数字{1,2,…,n)生成的任意一个k项序列σ=i1…ik,有g(ci1…cik)=g(ci1)…g(cik),则E具有正有限g-Hausdorff测度及g-预填充测度.对cookie-cutter集,本文主要刻画了其量纲,证明了如下两个结论：(1)设E R为cookie-cutter集,dimH(E)=s,g为量纲函数,则有000
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自适应重复学习控制(RLC)和迭代学习控制(ILC)方法对研究复杂的未知非线性系统起到了很大的促进作用,相较于传统的控制方法,学习控制不依赖于系统精确的动态模型,可以利用较
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