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二级分类:
论文研究-不确定时滞的无线网络控制系统的故障检测.pdf
研究了一类具有不确定时滞的无线网络控制系统的故障检测的问题。
由于时滞是不确定的,可以通过增广向量法将系统建模为马尔科夫跳变系统。
在此基础上,设计了观测滤波器,满足了滤波器在没有扰动的情况下均方指数稳定,在有扰动时,满足一定的H∞鲁棒功能。
当系统发生故障时,故障检测系统立即检测出故障。
所得结果通过仿真示例得到了验证。
2019/1/8 10:27:38
1.25MB
无线网络控制系统
不确定时滞
增广向量法
马尔科夫跳变系统
1
数据挖掘实验.zip
数据挖掘实验报告、基于R言语实现,包括数据、算法描述、代码、实验分析、软件Rstudio等内容,分类算法包括随机森林、Adaboosting、K近邻、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等,聚类算法包括K-Means聚类、层次聚类、SOM网络聚类和关联规则。
2018/3/2 5:45:02
92.32MB
Rprogram
datamining
1
数据挖掘实验.zip
数据挖掘实验报告、基于R言语实现,包括数据、算法描述、代码、实验分析、软件Rstudio等内容,分类算法包括随机森林、Adaboosting、K近邻、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等,聚类算法包括K-Means聚类、层次聚类、SOM网络聚类和关联规则。
2018/3/2 5:45:02
92.32MB
Rprogram
datamining
1
mnist_uint8.mat下载
手写数字集MNIST运用matlab处理后得到的mnist_uint8.mat数据。
数据为uint8类型的图像像素数据,包含train_x,train_y,test_x,test_y,每项都是一行向量的方式存储的。
2017/2/23 12:32:55
11.29MB
mnist
1
SE-ML-Algorithms-DataStruc:在软件工程与机器学习中尝试一些简单的练习,算法,数据结构和软件模式。言语会有所不同,包括Python,Java,CC++,R,Julia,Golang,Haskell,Scala,Javascript,Matlab和SQL-源码
ML算法:线性回归逻辑回归朴素贝叶斯知识网络K均值决策树随机森林支持向量机ANN....等排序算法:快速排序气泡排序合并排序插入排序...等数据结构和算法:Queue列二叉树链表跳过清单BFS,DFS....等DSP和多媒体技术:快速傅立叶变换小波哈夫曼...等
2017/1/7 17:36:11
645KB
code
monkey
JupyterNotebook
1
基于Hadoop的商品推荐(老师版)
完整的基于MapReduce的商品推荐算法,包括对信息采集,得到用户购买向量和商品推荐矩阵并相乘,去重后将数据提交给数据库等。
本代码在Yarn集群下可以完满执行。
2020/2/6 7:07:35
23KB
MapReduce
1
Matlab多层感知器处理异或分类问题
用多层感知器处理异或分类问题,用plot函数绘出向量分布和分类线。
2020/10/2 6:09:41
848B
Matlab
神经网络
多层感知器
异或分类
1
高等微积分(修订版)
《数学翻译丛书:高等微积分(修订版)》是哈佛大学的高等微积分教材,内容涵盖了从基本的向量空间概念到经典力学基本定理。
包括多元微积分、外微分、微分方式的积分等。
《数学翻译丛书:高等微积分(修订版)》的特点是作者从拓扑一几何的观点来写微积分。
用更现代的方式讲线性代数,把线性代数与微积分紧密地结合起来,这顺应了当代数学“拓扑几何与分析结合”的发展潮流。
2021/4/18 1:24:17
25.82MB
微积分
数学
1
基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法
首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
2020/7/14 17:04:21
256KB
LS-SVM
1
基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法
首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
2016/6/20 2:21:45
256KB
LS-SVM
1
共 603 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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