1、“.....其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对，只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的......”。

2、“.....需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即。未知的系统有四个时间不变系数，而且滤波器的。法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意......”。

3、“.....≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的我们给个人平均为方差算法，以及它们的结合，如图所示。结果，获得了平均超过蒙特卡罗方法个独立的运行，其中。它引用了未知损坏不相关零均值高斯噪声，其中κ在最初的次迭代的方差估计根据式和的加权来计算的系数。图中提出,第次使用的与的，然后在稳定状态，与的。需要注意的是第和第迭代，该算法可以采取任何步长根据不同的认识。在这里，将通过增加计算量与并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。......”。

4、“.....这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的......”。

5、“.....它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算算法则相交。另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大,而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法......”。

6、“.....值班管理员在绝大多数情况下只需使用鼠标器在屏幕显示的任意个菜单上双击即可选中该功能，并使计算机完成系列控制显示打印等操作。计算机在系统登录时检查操作人员身份密码，以确认其是否有权力使用该项功能。高速路收费系统设计了美观大方，操作方便的用户登录界面主界面车辆收费界面......”。

7、“.....系统无法启动，造成全所收费当班结账工作无法正常进行。经过技术人员的检查，确认为服务器的硬盘损坏而造成系统的无法工作。后虽经多方面的不懈努力，恢复系统的工作，但是仍有部分历史数据由于客观条件所限终究无法恢复，造成了些无法挽回的损失。不禁使人认识到这样个问题的重要性，如何更好的保护好我们的收费系统服务器，减少故障的发生如何有效地保护收费数据，把此类故障造成的损失减小到最小。事件的初步分析服务器故障，虽说是个偶然突发事件，但有它的必然发生性。首先，监控室人员对机房环境保持不佳以及技术人员对服务器维护重视程度不够，应该是导致本次事件的直接原因。从现场拆下的服务器来看，机箱内部充满了灰尘和异物，电路板上也是尘迹斑斑。通过测定，主硬盘的电路控制部分已经损坏，镜像硬盘上系统重要文件丢失无法使用，从系统的日志分析，早在周以前，备份磁盘镜像就已经断开等等，这些都充分表明，该服务器很长段时间没有受到足够的重视，最终不幸发生系统的崩溃，数据的丢失。其次，服务器配置上的不尽合理客观上加大此类事件发生的几率......”。

8、“.....配以微软作为操作系统，采用微软作为数据库平台。由于对系统内存的最低要求是，加上服务器上运行的数据库系统和其他后台服务程序，并进行软件磁盘镜像，更是需要很大的系统资源，而该服务器的内存总量仅为，除去以上所述资源占用以外，真正留给数据服务使用的内存资源已是所剩无几。系统在内存不足之时，会采用虚拟内存进行补充，利用硬盘空间作为进行数据交换和读取，随着高速公路的车辆通行数的不断增加，服务器的负荷也明显增大，磁盘读取数据也越发频繁示其中收费分中心与收费站收费拆帐总中心与收费分中心之间利用对的补充和的讨论对于算法，其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者......”。

9、“.....只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。,需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即......”。