在传统化石能源将要耗尽的今天，新能源作为一种新兴的能源利用方式受到了全世界各国的广泛关注，相对于传统能源而言，新能源发电的方式不会对环境产生污染，这也为世界瞩目的环境问题贡献了一份力量。
太阳能发电作为最具潜力的未来能源之一，发展前景十分广阔，是未来新能源发电不可缺少的中坚力量。
为此，需要加大太阳能发电相关研究的投入力度。
文章以大功率三相光伏发电并网系统的主要研究对象，以光伏并网逆变器稳定、高效、低谐波运行为目标，将三相光伏发电并网系统分为三个环节，即光伏阵列输入环节、中间逆变环节以及逆变器输出滤波环节，各部分对应的主要研究内容涉及MPPT算法、并网控制策略与滤波器结构的设计三部分，分析每个环节的发展现状与所用关键技术的优缺点，为接下来的研究指明方向。
1.针对于MPPT算法，在建立光伏序列数学与仿真模型的基础上，分析了常用追踪算法不足以追踪多极点情况下光伏最大输出功率点的问题，并在该问题的基础上引入了适用于多极点寻优的粒子群优化算法，该方法能在光伏阵列输出特性出现多极点的情况下准确的追踪到最大功率点。
2.在研究常用PI并网控制策略的基础上，引入了设计与控制更为简单的PR控制策略，并在PR控制的基础上介绍了准PR控制的理念与参数设计方法，提升了三相光伏系统的稳定性以及抗电网电压干扰的能力。
3.在对光伏三相逆变系统常用的LC与LCL滤波器滤波功能研究的基础上，引入了滤波效果更强的谐振型滤波器，即LLCL滤波器，提升了滤波器的滤波功能，有效的降低了逆变系统输出进网电流的总谐波含量。
为了验证提出的方法与结构设计的有效性和优越性，文章的最后根据建立的整个三相光伏发电并网系统的MATLAB仿真模型，对前文所叙述的内容进行了仿真实验验证，实验结果证明了所提方法的有效性与优越性。
关键词：光伏阵列；
MPPT算法；
双闭环控制；
PR控制；
谐振型滤波器；
MATLAB

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

使用vc编写PSO算法，实现粒子的寻优，其中运用了龙格库塔进行轨迹优化。

为了让广大学者更直观的了解例子群算法，作者编制了粒子群算法演示程序，可以直观的观察例子群算法的寻优过程，并提供了源程序，供广大学者学习交流。

本代码次要用MATLAB工具进行神经网络和遗传算法相融合的仿真，来求非线性函数的极值

简略的PSO算法用来进行参数寻优，从而优化SVM的惩罚参数c和核参数g

:受烟花爆炸现象的启发并结合遗传算法思想提出一种新的优化算法———带有遗传算子的烟花爆炸优化算法(GAFEO)。
该算法主要模拟烟花爆炸的方式对解空间进行基本的并行弥漫式爆炸搜索,引入自适应局部搜索策略和遗传算法中的交叉变异策略以改善算法的优化功能。
通过实验对12个常用高维测试函数进行优化计算,结果表明,与PSO算法以及其他新型算法相比,GAFEO算法在寻优能力、寻优精度等方面都具有较好的功能。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题，提出将具有全局寻优的萤火虫算法，结合BP算法共同训练神经网络。
在本质上，萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练，避开局部极值点，得到优化后的神经网络初始权值后，利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。
轴承毛病实验表明，萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升，毛病识别率最高达到99.47%。

-在原始BES算法的基础上添加了两种改进策略-改进1：将原先固定的控制因子变为自顺应控制因子，从而平衡算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力-改进2：采用折射反向学习机制增加寻找到最优解的概率，提升算法的求解精度和收敛速度-仿真图中包含改进后的IBES算法与原始BES算法的比较-包含23种测试函数

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。