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应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测 被引量:2
1
作者 林星春 曹家枞 陈洁 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期573-578,632,共7页
考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网... 考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网络,增加有用信息以改善模型的预测精度.同时还提出了批量平均权值法来训练网络,有效地改善了初始参数的选择问题.实例以及模型间的比较说明了本模型应用于太阳辐射预测具有更高精度和实际可行性. 展开更多
关键词 太阳日总辐射 预测 归小波BP神经网络 模糊技术 误差
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基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制 被引量:53
2
作者 王耀南 王辉 +1 位作者 邱四海 黄守道 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期84-89,共6页
该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当... 该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时,利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统仍将具有很好的动静态性能。 展开更多
关键词 感应电机 无速度传感器 矢量控制 模糊神经网络 隶属函数 最优控制器
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基于递归小波神经网络的江苏城镇夏季最高气温预报预警技术 被引量:7
3
作者 樊仲欣 陈旭红 谭桂容 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期56-69,共14页
针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取... 针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取气象要素且无需建立回归方程,具有泛用性好、灵活性高的特点。使用该方法基于T639的2017-2018年6-8月资料建立了江苏省南京、徐州、射阳、常州、苏州5地的最高气温预报预警模型。实验结果表明:南京、徐州、射阳3地模型的TT2和HSS35评分较反向传播神经网络方法分别平均提高了9个百分点和0.15,同时较卡尔曼滤波方法分别平均提高了17个百分点和0.2。 展开更多
关键词 地面气温 夏季最高气温 数值预报产品释用 动态因子检验 归小波神经网络
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一种递归模糊神经网络自适应控制方法 被引量:9
4
作者 毛六平 王耀南 +1 位作者 孙炜 戴瑜兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2285-2287,共3页
构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被... 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 模糊神经网络 自适应控制 交流伺服
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基于动态递归模糊神经网络的自适应电液位置跟踪系统 被引量:15
5
作者 张友旺 桂卫华 赵泉明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期551-556,共6页
提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.... 提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.实验结果表明:基于DRFNN的自适应控制器可使电液位置跟踪系统具有较强的鲁棒性和满意的跟踪性能. 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 电液位置跟踪系统 变结构控制 鲁棒性
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基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真 被引量:14
6
作者 赵凤遥 马震岳 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1453-1455,1539,共4页
为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同... 为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 归小波神经网络(RWNN) 梯度下降算法 非线性动态系统 仿真
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基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究 被引量:8
7
作者 张朝霞 海振宏 王华奎 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期539-541,共3页
模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网... 模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。 展开更多
关键词 动态 模糊神经网络 盲均衡 隶属函数
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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量:9
8
作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页
针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多
关键词 自组织归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识
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一类递归小波神经网络的稳定性研究 被引量:4
9
作者 邓韧 李著信 樊友洪 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第4期428-432,共5页
在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非... 在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非线性动态系统有良好的辨识效果. 展开更多
关键词 归小波神经网络 渐近稳定性 非线性系统 Liapmmv函数
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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量:10
10
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多
关键词 神经网络 T-S模糊模型 非线性系统 建模 学习算法
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基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H_∞跟踪控制 被引量:8
11
作者 彭金柱 王耀南 王杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1145-1151,共7页
利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是... 利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是有界的.为了验证基于递归模糊神经网络的H∞控制策略的有效性,将其与计算力矩控制方法进行比较,仿真结果表明,在存在外扰的情况下,所提出的控制策略具有比计算力矩控制方法更好的跟踪性能. 展开更多
关键词 模糊神经网络 机器人系统 鲁棒H∞控制 跟踪控制
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二级倒立摆的递阶模糊神经网络控制 被引量:10
12
作者 杨振强 程树康 朴营国 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期245-248,共4页
为了表明模糊神经网络控制器比较适合于控制快速、多变量、强非线性、绝对不稳定系统,可以克服用模糊神经网络控制多变量系统时的规则组合爆炸问题,本文提出用递阶模糊神经网络控制二级倒立摆。这种方法可以有效地减少多变量输入的模糊... 为了表明模糊神经网络控制器比较适合于控制快速、多变量、强非线性、绝对不稳定系统,可以克服用模糊神经网络控制多变量系统时的规则组合爆炸问题,本文提出用递阶模糊神经网络控制二级倒立摆。这种方法可以有效地减少多变量输入的模糊神经网络控制器的规则数,有利于利用专家的控制经验初始化网络参数,从而有利于下一步利用遗传算法对其进行优化。实验结果表明:与线性最优控制相比,本文方法的控制效果好、鲁棒性强。 展开更多
关键词 二级倒立摆 模糊神经网络 遗传算法 模糊控制
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递阶遗传算法优化的模糊神经网络的故障诊断应用 被引量:5
13
作者 宋乃慧 任朝晖 闻邦椿 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期129-132,共4页
提出一种利用递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合优化模糊神经网络学习的新算法,利用该算法同时优化模糊神经网络的结构和参数,剔除网络的冗余接点和冗余连接,提高网络的处理能力。分析和实验结果表明,所构建的机械故障诊断模... 提出一种利用递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合优化模糊神经网络学习的新算法,利用该算法同时优化模糊神经网络的结构和参数,剔除网络的冗余接点和冗余连接,提高网络的处理能力。分析和实验结果表明,所构建的机械故障诊断模糊神经网络结构简洁,而且具有良好的诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 模糊神经网络 阶遗传算法 进化规划
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优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型 被引量:4
14
作者 张智晟 段晓燕 +2 位作者 李伟婕 龚文杰 孙雅明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期30-35,共6页
提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形... 提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归。采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 动态归小波神经网络 分布估计算法 遗传算法
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补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用 被引量:3
15
作者 吴波 吴科 +1 位作者 吕剑虹 向文国 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期668-673,共6页
在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数... 在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值.针对CRFNN的结构特点,提出了改进的BP算法,能够对网络的结构参数进行进一步的学习.对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM气化炉进行的建模计算结果表明,提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力,值得在热工建模与控制领域中推广应用. 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 系统建模 序贯监督策略 改进BP算法 热工对象
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基于递归神经网络的预测模糊控制 被引量:5
16
作者 杜福银 徐扬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期733-736,747,共5页
为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包... 为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络,一个工作,另一个学习,使控制系统具有自适应性.仿真结果表明,与常规模糊控制相比,预测模糊控制使超调减小,调节时间缩短. 展开更多
关键词 模糊逻辑控制器 神经网络 预测模糊控制
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基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制 被引量:3
17
作者 陈向坚 白越 +1 位作者 续志军 李迪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3387-3389,共3页
针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在... 针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 展开更多
关键词 自结构动态模糊神经网络 优化网络结构 响应速度快
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基于递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取 被引量:2
18
作者 曹云峰 王耀才 王军威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期445-447,共3页
针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题,提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法,利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数,最后说明了从网络中提取模糊规则的方法... 针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题,提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法,利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数,最后说明了从网络中提取模糊规则的方法,从而自动获得最优的模糊规则。分析和实验结果表明,本文方法在规则提取和分类准确性等方面比其他方法更好。 展开更多
关键词 模糊加权神经网络 模糊规则 阶遗传算法 进化规划
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基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量 被引量:2
19
作者 彭晓波 桂卫华 +2 位作者 李勇刚 王凌云 陈勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2029-2033,共5页
闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上... 闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上,平均精确率达到97%,能为生产操作提供有益的指导。 展开更多
关键词 动态T-S模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 冰铜品位 冰铜温度 渣中铁硅比
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基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模 被引量:2
20
作者 柳贺 王秀英 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期589-593,612,共6页
提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T-S模糊模型,在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参... 提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T-S模糊模型,在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参数学习由混合混沌搜索方法完成,利用混沌搜索优化前件参数,同时利用最小二乘法实现后件系数更新。对非线性系统辨识进行,仿真实验并对连续搅拌釜式反应器系统建模,结果表明:本文方法能够有效捕捉系统的动态特性,所建模型具有良好的精度。 展开更多
关键词 神经网络 T-S模糊模型 混沌搜索 最小二乘法 建模
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