为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
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为了实现复杂机电装备管线布局优化设计,提出了一种基于新的编码方式的管线布局智能优化方法。
首先,设计了一种具有更好通用性的新的粒子编码方法,给出了管路路径映射规则。
其次,给出了基于该编码方式的目标函数计算方法。
再次,结合管路布局领域的相关技术,采用粒子群算法对管路避障路径进行寻优。
最后应用MATLAB软件进行管路布局优化仿真计算,验证了该方法的有效性。
2024/6/7 14:47:50 1.31MB 管路;布局;编码;优化
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主动悬架matlab模型,采用的是半车模型,用最优的线性的控制的理论LQG控制。
2024/6/6 22:38:37 3KB matlab m语言 主动悬架
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基于MATLAB_的线性二次型最优控制器的实现
2024/6/6 21:03:46 102KB 线性二次最优
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基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法的Matlab程序代码有3个案例的程序代码本资源仅供交流,侵删
2024/6/4 13:46:57 33KB Matlab
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最优阵列处理,不得不要的经典。
方便大家,打包一本整体发给大家。
2024/6/3 14:57:45 53.32MB Optimum Array Processing 最优阵列处理
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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法
2024/6/2 18:53:45 10KB 逐步回归
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西蒙的最优估计,卡尔曼滤波经典教材
2024/6/1 4:06:41 22.29MB 卡尔曼滤波 kalman 最优估计
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基于小生境遗传算法的多峰函数优化问题,利用MATLAB进行多峰函数求解最优值
160KB 遗传算法
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针对液压驱动的软管收卷机构建立了机电液自动控制系统模型,为了实现软管收卷速度与装载液压收卷机构作业车到的车速的随动控制,根据自动控制模型的参数设计了超前校正、滞后校正、超前滞后校正3种校正网络。
以阶跃信号作为系统输入信号模拟车速突变的情况,对3种校正网络进行仿真分析计算,仿真结果表明在保证系统跟随误差的情况下,超前校正能缩短瞬态响应的调整时间,却形成了比较大的响应超调量,超前-滞后校正网络虽然得到了平滑的瞬态响应曲线,但却降低了信号跟随的精确性。
相比之下,滞后校正网络的瞬态与稳态综合性能比前两者更优,更宜采用滞后校正的控制系统。
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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