自助餐VS猴子该程序证明了沃伦的假设:“被蒙住眼睛的猴子在报纸的财务页上投掷Dart,可以选择一种与专家精心挑选的投资组合一样好的投资组合。
2023/12/23 4:33:25 2.38MB JupyterNotebook
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针对短文本特征稀疏、噪声大等特点,提出一种基于LDA高频词扩展的方法,通过抽取每个类别的高频词作为向量空间模型的特征空间,用TF-IDF方法将短文本表示成向量,再利用LDA得到每个文本的隐主题特征,将概率大于某一阈值的隐主题对应的高频词扩展到文本中,以降低短文本的噪声和稀疏性影响。
实验证明,这种方法的分类性能高于常规分类方法
2023/12/20 19:27:30 624KB LDA 短文本分类
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摘要:介绍了基于LabWindows/CVI的虚拟示波器设计方法,首先介绍了数据采集系统的设计,然后给出了LAN接口的设计,重点给出了虚拟仪器的系统软件设计。
经过实例分析证明,该虚拟示波器具备了传统示波器的基本功能,各项功能均能达到指定要求。
与传统示波器相比,该虚拟示波器具有开发成本低、开发周期短、升级和维护容易等优点,而且用户可以根据需要进行扩展,方便实现人机交互。
  0引言  随着虚拟仪器技术的发展,采用“虚拟仪器”来取代传统仪器的新的测量方法正在逐步取代传统的测控系统。
虚拟仪器技术就是利用计算机技术和仪器技术,结合高效的各类软件平台来完成各种测量的技术。
与传统的仪器相比虚拟仪
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近年来,使用自组织群体机器人进行目标搜索和诱捕受到越来越多的关注,但是这些系统的控制设计仍然是一个挑战。
在本文中,我们提出了一种由细菌趋化性启发的群体机器人的分散控制算法,用于目标搜索和诱集。
首先,根据机器人在目标区域中的初始位置建立局部坐标系。
然后将目标区域划分为Voronoi细胞。
初始化后,成群的机器人在目标定义的梯度信息的指导下,开始执行由建议的细菌趋化性算法驱动的目标搜索和捕获任务。
仿真结果证明了该算法的有效性及其对意外机器人故障的鲁棒性。
与其他常用的群体机器人分布式控制方法相比,我们的仿真结果表明细菌趋化算法对局部最优的脆弱性较小,计算效率较高。
2023/12/6 8:55:05 1.62MB Swarm robots; Distributed control;
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提出一种基于改进重复控制器(modifiedrepetitivecontroller,MRC)的三相四线逆变器设计方法,能够有效抑制非线性负载对输出电压的扰动。
为解决重复控制器稳定性和控制性能之间的矛盾,在其补偿环节增加自由度-零相位滤波器;以误差衰减速率和滤波器的复杂度为优化目标,以系统鲁棒稳定性为约束,给出基于微粒群优化方法的零相位滤波器优化设计,构建基于鲁棒优化零相位滤波器的MRC。
该MRC的优化设计考虑了系统的未建模误差,具有鲁棒性,更便于工业应用。
三相四线逆变器采用载波调制,最大化利用直流电压,无需复杂的数据处理,易于实现。
理论分析和试验结果证明了三相四线逆变器的MRC及其优化设计方法的有效性和可行性。
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系统性能和产品质量要求的不断提高和成本效率的不断提高,技术过程的复杂性和自动化程度不断提高。
这一发展需要更多的系统安全性和可靠性。
今天,围绕自动系统设计的一个最关键的问题是系统的可靠性。
提高系统可靠性和可靠性的传统方法是提高单个系统组件(如传感器、执行器、控制器或计算机)的质量、可靠性和鲁棒性。
即使如此,也无法保证系统的无故障运行。
因此,过程监控和故障诊断正成为现代自动控制系统的组成部分,并且通常由立法机构规定。
自20世纪70年代初开始,基于模型的故障诊断技术得到了显著的发展。
在工业过程和自动控制系统中的大量成功应用证明了其在动态系统故障检测中的有效性。
如今,基于模型的故障诊断系统已完全集成到车辆控制系统、机器人、运输系统、电力系统、制造业公共关系中。
2023/12/3 22:01:23 4.48MB 基于模型 故障诊断
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Sun官方发布:JavaAPI_5.0(每一个学java的人都应该看的)真正中文版,实践证明打好基础是最重要的。
2023/12/3 5:22:39 5.54MB Java API Java API电子书
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机器学习实战支持向量机代码,分为简易SMO,完整SMO,引入核函数SMO,以及实战利用其做手写字体的识别。
完整的代码需要数学理论作为依托,请关注我的学习文档,有完整的理论证明,供大家参考。
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利用ExcelVBA定制的国家免费孕前优生健康信息登记管理系统,支持服务对象信息的录入,体检单、评估单,婚检证明的打印及风险评估结果的打印,整合以上信息至一表,减轻工作强度。
2023/11/26 16:47:21 1.53MB 孕前优生 Excel VBA 信息管理系统
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本帖代码和教程有Matlab技术论坛原创,原帖参见http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=3885一、数值积分基本公式数值求积基本通用公式如下Eqn1.gif(1.63KB)2009-11-2023:23xk:求积节点Ak:求积系数,与f(x)无关数值积分要做的就是确定上式中的节点xk和系数Ak。
可以证明当求积系数Ak全为正时,上述数值积分计算过程是稳定。
二、插值型数值积分公式对f(x)给定的n+1个节点进行Lagrange多项式插值,故Eqn2.gif(2.95KB)2009-11-2023:23即求积系数为Eqn3.gif(3.29KB)2009-11-2023:23三、牛顿-柯特斯数值积分公式当求积节点在[a,b]等间距分布时,插值型积分公式(先使用Lagrange对节点进行多项式插值,再计算求积系数,最后求积分值)称为Newton-Cotes积分公式。
由于Newton-Cotes积分是通过Lagrange多项式插值变化而来的,我们都知道高次多项式插值会出现Runge振荡现象,因此会导致高阶Newton-Cotes公式不稳定。
Newton-Cotes积分公式的求积系数为Eqn4.gif(3.38KB)2009-11-2023:28其中C(k,n)称为柯特斯系数。
(1)当n=1时,Newton-Cotes公式即为梯形公式Eqn5.gif(1.68KB)2009-11-2023:28容易证明上式具有一次代数精度(对于Newton-Cotes积分公式,n为奇数时有n次迭代精度,n为偶数时具有n+1次精度,精度越高积分越精确,同时计算量也越大)(2)当n=2时,Newton-Cotes公式即为辛普森(Simpson)公式或者抛物线公式Eqn6.gif(2.04KB)2009-11-2023:28上式具有3次迭代精度(3)当n=4时,Newton-Cotes公式称为科特斯(Cotes)公式Eqn7.gif(2.68KB)2009-11-2023:28上式具有5次迭代精度。
由于n=3和n=2时具有相同的迭代精度,但是n=2时计算量小,故n=3的Newton-Cotes积分公式用的很少(4)当≥8时,通过计算可以知道,在n=8时柯特斯系数出现负值由于数值积分稳定的条件是求积系数Ak必须为正,所以n>=8以上高阶Newton-Cotes公式,我们不能保证积分的稳定性(其根本原因是,Newton-Cotes公式是由Lagrange插值多项推导出来的,而高阶多项式会出现Rung现象)。
四、复化求解公式n阶Newton-Cotes公式只能有n+1个积分节点,但是高阶Newton-Cotes公式由不稳定。
为了提高大区间的数值积分精度,我们采用了分段积分的方法,即先将原区间划分成若干小区间,然后对每一个小区间使用Newton-Cotes积分公式,这就是复化Newton-Cotes求积公式。
(1)当n=1时,称为复化梯形公式。
将[a,b]等分为n份,子区间长度为h=(b-a)/n,则复化梯形公式为(注意:复化求解公式不需要求积子区间等间距,只是Newton-Cotes公式分段积分时自动对小区间进行等分,我们这里采用等分子区间是为了便于计算而已)Eqn8.gif(2.18KB)2009-11-2023:28(2)当n=2时,称为复化辛普森公式。
Eqn9.gif(2.96KB)2009-11-2023:28五、Newton-Cotes数值积分公式Matlab代码
2023/11/26 8:36:30 126KB Matlab 技术论坛 牛顿 科特斯
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡