基于遗传算法的PID参数优化控制的讲解，有很经典的代码可以学习下

该资源是文章的资料，压缩包中包含：Gephi软件、中国知网数据、展示图谱、Python代码。
本篇文章主要采用Python和Gephi构建中国知网某个领域的作者合作关系和主题词共现的知识图谱，重点阐述了一种可操作的关系图谱构建方法，可用于论文发表、课程或企业可视化展示等。
其基本步骤如下：1.在中国知网搜索“清水江”关键词，并导出论文Excel格式。
2.使用Python处理文本，获取作者合作的共现矩阵及三元组。
3.Gephi导入CSV节点及边文件，并构建关系图谱。
4.Gephi调整参数，优化关系图谱。
原文链接：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/100200437希望该资源对您有所帮助，建议结合博客来学习。

基于遗传算法的PID参数优化设计,本科毕业设计

SVM参数优化网格搜索法

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第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的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第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章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

介绍微带带通滤波器ADS全局优化方案方式及其方案流程,重点叙述ADS方案流程中的参数优化、器件仿真、矩量法阐发等相关内容。
微带带通滤波器实物的成果测试评释:通带传输衰减小于2.5dB,端口反射系数小于-15dB,阻带衰减濒临40dB,其物理尺寸8×2.5×1.5cm,基于ADS优化的微带带通滤波器方案优于传统方案。

电机矢量抑制等算法在Simplorer中的实现仿真本领的片面使用残缺窜改了传统的方案流程，实现"仿真驱动产物研发"。
以互联网为代表的信息本领快捷阻滞，增长着信息化以及产业化的深度领悟，本领阻滞普及神速，市场相助日益凶猛，企业必需以最快的速率，推出更高品质更好客户体验的产物能力够生涯以及阻滞。
为此，仿真货物不光要使用于产物方案阶段，还必需要贯串产物从不雅点方案末了，到方案参数优化、制作、运行以及掩护的全人命周期，从而确保产物方案顺应繁杂卑劣的操作情景，普及产品质量，飞腾产物全人命周期资源。
作为工程仿真的诱惑者，ANSYS自动于开拓先进的仿真本领，建树仿真平台以及仿真生态体系，飞腾仿真货物的使用难度，增长仿真货物的普及、片面以及深入使用，将仿真贯串产物全人命周期中的齐全阶段，经由数字探究、数字原型以及数字孪生体实现"仿真驱落成程"。
最新的18版本是在ANSYS40多年本领积贮的底子上，一千多名业余研发人员勤快自动的下场，在电磁、流体、结构、平台、半导体、嵌入式软件等全线产物上都患上到了弥留本领突破以及阻滞，软件成果更强、集成度更高、使用更便捷、盘算规模更大，仿真速率更快，是实现"仿真驱落成程"

针对于矿物浮选进程中付与率难以在线检测的下场,提出了一种付与率料想方式.付与最小二乘反对于向量机结构料想模子,以图像特色作为模子输入,经由交织验证实现模子参数优化.为提取泡沫特色,经由盘算图像相对于血色份量提取色调特色,松散聚类与分水岭方式联系泡沫图像并提取尺寸特色,行使像素阐发方式提取承载量特色,付与网像对于的相关性阐发方式提取泡沫速率、破碎率等动态特色,并对于泡沫特色与付与率举行了相关性阐发.试验下场评释,该方式能实用料想付与率.

小虫象棋团队在吸收2010年版的优秀知识的基础上，使用最新的位棋盘技术重新编写了整个引擎，同时采用了最先进的搜索算法，引擎的运行效率提高了200%以上，直接的棋力提升更是高达400等级分，在与一些知名象棋软件的对抗测试中，取得极高的胜率。
小虫象棋取得飞跃性的进步，还得益于领先的审局体系。
小虫象棋的审局体系与传统引擎有较大区别。
2016年AlphaGo以4比1的总比分大胜世界冠军李世石，此后更化身master现身野狐，横扫人类顶尖高手，未逢敌手。
小虫象棋团队充分自创了AlphaGo的论文，在深度学习专家3DChess作者的推动下，建立了基于深度学习的参数优化模型，在一定程度上实现了审局参数自动优化，同时发现尚未被人类总结的象棋知识。
总体而言，小虫象棋棋风细腻，能攻善守，防守时稳健，攻杀时凶猛。
小虫象棋对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位，能很好地抓住对方的防守漏洞，必要时弃子攻杀，一举擒王。
在局势处于下风时防守顽强，往往能化险为夷。
由于小虫象棋团队现阶段将研究重心放在审局优化上，暂不支持残局库。
但计划在半年内陆续支持基本的残局库和审局库。

源码包含遗传算法，粒子群算法，网格搜索法三种优化算法对SVM的参数进行优化。
方便进修。

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。