PSO算法优化求解PID参数,算法是在基本PSO算法的惯性权重部分加入一个调节因子项,通过调节因子的调节,改善了算法的收敛性。
仿真结果表明,IPSO算法可以更好地优化PID控制器的参数,使控制系统具有更好的控制性能。
2025/1/12 16:58:01 18KB PSO PID 优化 粒子群算法
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基于GA-BP混合算法的多边形模糊神经网络参数优化。
2025/1/12 4:46:36 705KB 研究论文
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这是一款国人自制的软件,利用它可以方便快捷地制作出许多破解工具所需要的词典文件。
万能钥匙XKey1.1版本在原有的基础上加入了更新的内容,使运行速度加快,而且还特别增加了计算机和网络常用英文作为字典文件中的单词。
该款软件根据对国内计算机网络用户的抽样分析,并参考计算机安全资料,把词典内容分为“电话号码”、“出生日期”、“姓名字母”、“英文数字”四个部分,在每一部分都有更详细的设置,可以设置有关参数以生成词典。
如果设置之间相互排斥,还可以分别生成相应的词典,在保存词典文件时选择已有词典文件名可以将新内容追加到原文件中去。
它可以根据你的设置生成各种类型的口令,主要分为四类:1、电话号码:分为“普通电话”和“移动数字电话或寻呼机”两种,并可以选择不同位数的号码。
2、出生日期:分为月日、年月、年月日三种,并可选择二位或四位年份和设置年份范围。
3、姓名字母:分为姓名声母、姓或英文名、中文姓+名、中文姓+名字声母、中文姓+英文名;
在姓氏范围中,你可以直接输入某个姓氏或按照人口频度选择姓氏范围。
00000000除此之外,你还可选择加上固定前缀、常用数字和出生日期,姓名换位或使用分隔符。
4、英文数字:此项包括有“计算机和网络常用英文(150个)”、其它常用英文(53123个)、常用数字(175个)和其它数字(0-999999)。
在生成词典文件之前,你还可以对字典中的字母进行大小写设定和设定词条宽度,并可以根据不同的系统平台对文本文件的换行符进行设定。
在一切设置好后,按“完成”按钮,软件开始生成词典。
如果你所选择的选项过多,在生成字典文件的时候就很慢,而且字典文件的容量会很大。
将该软件安装完毕并运行,出现主界面,如图1图1了解了“使用说明”以后,请单击“下一步”按钮,进入“电话号码”词典文件设置对话框。
图2在该对话框中可以将普通电话、数字移动电话(手机)或寻呼机的号码作为密码,并可以选择不同位数的号码,在“词典长度”状态栏可以即时了解词典长度。
这里给大家说明一点:词典的长度将影响词典生成的时间和词典文件的大小。
如果你只是需要使用电话号码所生成的词典文件进行破解操作,只需要不断单击“下一步”按钮直至最终生成词典文件。
当然,你也可以设置所有的特征生成词典文件,下面我们就按照这个要求继续操作。
用鼠标单击“下一步”按钮,来到“出生日期”词典文件设置对话框。
图3在该对话框中可以将出生日期分别按照月日、年月、年月日三种进行选择,并可指定年份范围和进行一些设置。
设置妥当后,单击“下一步”按钮,来到“姓名字母”词典文件设置对话框。
图4在该对话框中,可以将姓名字母按照姓名声母、姓或英文名、姓+名、姓+名字声母、姓+英文名进行选择。
在“姓氏范围”中,你可以直接输入某个姓氏或调整人口频度。
除此之外,你还可选择加上固定前缀、常用数字和出生日期,姓名换位或使用分隔符。
一切设置妥当以后,用鼠标单击“下一步”按钮,来到“英文数字”词典文件设置对话框。
图5在该对话框中,可以将常用常见的英文、数字作为词典文件中的密码。
其中包括:计算机和网络常用英文(150个)”、其它常用英文(53123个)、常用数字(175个)和其它数字(0-999999)。
选择妥当以后,用鼠标单击“下一步”按钮,终于来到了久违的“生成词典”对话框。
图6在该对话框中,可以对要生成的词典文件进行设置。
在生成词典文件之前,你还可以对字典中的字母进行大小写设定和设定词条宽度,并可以根据不同的系统平台对文本文件的换行符进行设定。
一切设置妥当后,用鼠标单击“完成”按钮,弹出“保存词典文件”对话框。
图7你可以选择要保存的词典文件类型,一般都保存为txt或dic。
用鼠标单击“保存”按钮,就等着你的词典文件“新鲜出炉”吧!不过,如果你所选择的选项过多,在生成字典文件的时候就很慢,而且字典文件的容量会很大,你慢慢等吧……
2025/1/12 0:40:43 90KB 无线破解
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针对一类大滞后时间系统的智能PID参数控制进行了讨论,按照系统误差及误差速度在一个响应振荡周期内不同时刻的不同性质进行分区,分析了不同时段内系统的误差信号内在规律,确立了相应的人工智能控制策略,分段按自适应律调整比例、微分参数.仿真结果表明,该文所介绍的方法在响应速度和平稳性方面都获得了优于文献Pen和Zervos的结果.
2025/1/11 19:21:52 299KB PID控制
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反演控制方法与实现《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。
《反演控制方法与实现》共分为6章,在介绍反演法的一般理论的基础上,重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法,考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法,针对系统模型部分未知的情况,使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分,给出了基于智能系统的反演设计方法,同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。
针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
 《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。
本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言第1章绪论1·1研究的背景及意义1·2李雅普诺夫稳定性理论1·2·1李雅普诺夫意义下的稳定性1·2·2有界性1·2·3李雅普诺夫稳定性理论1·3微分几何理论基础1·3·1李导数和李括号1·3·2微分同胚1·3·3控制系统的相对阶1·3·4输入状态线性化1·3·5状态反馈线性化的设计1·4反演法的基本原理1·5反演法的研究概况1·5·1自适应反演控制1·5·2鲁棒自适应反演控制1·5·3滑模反演控制1·5·4智能反演控制1·5·5其他反演控制方法1·6本书的主要研究内容第2章自适应反演控制方法2·1引言2·2常规自适应反演法2·2·1自适应反演法设计思路2·2·2仿真算例2·3抑制参数漂移的自适应反演控制2·3·1问题描述及预备知识2·3·2抑制参数漂移的自适应反演控制器设计2·3·3系统稳定性分析2·3·4仿真算例2·4扩展的自适应反演控制2·4·1问题描述2·4·2参数自适应律的设计2·4·3基于动态面的扩展反演控制器设计2·4·4稳定性分析2·4·5仿真算例2·5仿真算例的Matlab实现2·5·1节仿真算例的Matlab实现2·5·2节仿真算例的Matlab实现2·5·3节仿真算例的Matlab实现2·6本章小结第3章不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·1引言3·2滑模控制基本原理3·3匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·1问题描述3·3·2滑模反演控制器设计3·3·3滑模反演控制稳定性分析3·3·4自适应滑模反演控制器设计3·3·5自适应滑模反演控制稳定性分析3·3·6非线性干扰观测器3·3·7匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·8仿真算例3·4非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制3·4·1问题描述3·4·2多滑模反演控制3·4·3基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制3·4·4系统稳定性分析3·4·5仿真算例3·5仿真算例的Matlab实现3·5·1节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现3·5·2节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现3·5·3节多滑模反演控制Matlab实现3·6本章小结第4章基于模糊系统的非线性系统反演控制4·1引言4·2基于模糊系统的非线性系统控制4·2·1问题的提出4·2·2模糊系统描述4·2·3控制器设计4·2·4仿真算例4·3节Matlab实现4·4本章小结第5章基于神经网络的非线性系统反演控制5·1引言5·2非线性系统的鲁棒小波神经网络控制5·2·1问题的提出5·2·2小波神经网络结构5·2·3控制器的设计5·2·4稳定性分析5·2·5仿真5·3不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制5·3·1控制目标5·3·2控制器设计5·3·3仿真算例5·4算例的Matlab实现5·4·1节算例的Matlab实现5·4·2节算例1的Matlab实现5·4·3节算例2的Matlab实现5·5本章小结第6章基于状态观测器的反演控制器设计6·1滑模观测器控制器设计6·1·1滑模观测器设计6·1·2滑模反演控制器设计6·2仿真算例6·3节仿真实例的Matlab实现6·4本章小结参考文献
2025/1/11 13:03:55 49.9MB 反演控制 backstepping
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机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为,这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口,能够探索学习模型的结构和训练机制,是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述,回顾了超参数的一般搜索方法,对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结,对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
2025/1/11 4:05:23 1.57MB 优化器 超参数
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研究了离焦量、脉冲能量、扫描间距、扫描速度和重复频率等激光加工参数对金属表面着色及微纳结构制备的影响机理,诱导制备了氧化膜、类光栅、凹坑和柱状突起4种结构,这些结构会使不锈钢表面产生薄膜干涉、光栅衍射和陷光等现象。
通过Matlab软件在工艺参数与颜色HSB值之间建立了一个单隐含层的反向传播(BP)神经网络,该神经网络的训练均方根误差为0.0078,色相H、饱和度S和亮度B的测试相对误差分别为23%,10.4%和5.6%。
该神经网络在一定程度上揭示了工艺参数与颜色之间的映射关系,使用该神经网络模型可以对激光着色效果作出有效的预测。
2025/1/10 14:27:45 13.14MB 激光技术 微纳结构 BP神经网 不锈钢
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开发工具:MyEclipse10,JDK1.7,Tomcat7,MySql5.5.60【项目包含内容】(见下图):【sechandmall】项目源代码【sechandmall.sql】数据库脚本【实例功能】1.首页显示滚动图片,商品,商品公告,商家信息2.商家登录,商家后台管理3.买家登录,买家后台管理4.管理员登录,管理员后台管理【项目配置】1.数据源配置第一个参数:数据源地址第二个参数:用户名/密码conn=DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/sechandmall","root","root");2.导入数据库脚本sechandmall.sql登录用户:管理员【admin/123】,买家【buyer01/123】,卖家【seller01/123】3.导入jar包库WEB-INF/lib
2025/1/8 21:28:27 9.43MB Java编程 前端后端语言 数据库
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火炮射弹的初速是炮弹弹道测量的一个重要参数。
介绍了多普勒测速雷达的工作原理基础上,根据弹道径向速度和切向速度的关系,推导出了测速雷达的速度转换公式,并用数学中求偏导数的方法对由速度引起的测速误差进行了分析。
结果显示,弹丸切向速度测量误差是在进行速度转换时由径向速度测量误差传播过来的,速度转换公式的不精确性也会产生切向速度误差,并且经速度转换后测速误差略有增加。
因此,提出的方法对测速雷达进行测速精度测试时有指导修正意义。
2025/1/8 9:18:32 291KB 工程技术 论文
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Aspfm.Google,使用CefSharp49.0.0.1插件,开发WINform中的google浏览器控件。
详细讲解了JS与后台C#代码之间的相互调用。
及复杂参数传递的问题。
2025/1/8 1:56:04 37.23MB CefSharp49.0 c# google aspfm
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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