支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版，对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大协助，另外不用调试参数，而是寻优取得

在LTE系统中通常采用多输入、多输出技术，主要原因是它能够使系统的信道容量得到明显提高，通过MIMO技术在LTE的下行链路中就能够实现。
但是，在用终端只安装了一根天线，此时在LTE系统中无法运用传统的MIMO技术。
综上所述，为了大幅度的提升上行链路的容量，必须把几个用户联合起来组成虚拟MIMO。
用户配对算法功能的高低直接影响着虚拟MIMO系统的功能。
本文主要对LTE系统中的虚拟MIMO用户配对算法进行研究。
本文主要做了如下工作：首先研究了LET系统上行虚拟MIMO系统的模型，重点介绍了该系统的主要技术。
接着对常用的几种类型的用户配对算法进行了分析，并利用软件对它们做了仿真。
在此基础上提出一种基于正交缺陷度的用户配对算法的新型配对算法。
为了简化计算，进一步提出一种次优的基于正交缺陷度的用户配对算法。
最后对本文所涉及的几种配对算法进行仿真分析，通过比较仿真结果可以发现，与传统的算法相比，基于正交缺陷度的用户配对算法在功能上得到较大的提升，而次优的基于正交缺陷度的用户配对算法虽然功能不及前者，但其计算简便，应用前景光明。

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本书系统地阐述了电力系统非线性控制的理论及应用，在全面总结该领域国内外研究成果的基础上，重点论述了作者从事自然科学交叉重点基金、“973”计划和杰出青年基金等有关项目所取得的最新研究成果。
全书共13章，次要内容包括：非线性最优控制理论若干基本概念；
单输入单输出与多输入多输出非线性最优控制系统设计原理；
非线性鲁棒控制系统设计原理；
电力系统建模方法和非线性数学模型；
非线性最优／鲁棒控制设计原理在电力系统中的应用，包括大型发电机组非线性最优磁和非线性鲁棒励磁控制、汽门开度非线性最优控制、大型水轮发电机组水门开度非线性鲁棒控制、交直流联合输电系统中直流输电系统的非线性最优控制、超导储能设备非线性鲁棒控制、静无功功率补偿系统的非线性最优控制等的数学模型、设计方法、控制策略及实施方案。
本书注重物理概念，理论与实际并重，把现代非线性控制理论与工程实际有机地结合起来，可供从事电力系统自动化工作的科技人员和高等院校有关专业的教师、高年级学生及研究生使用，也可供从事自动控制的工程技术人员参考。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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

木板最优切割方案为该家具厂给出如下成绩的木板最优切割方案。

在对网络中的各联络开关按其单独闭合后构成的环路之间的联系进行分类,并辨明了网损目标函数的极小点与系统基本邻域结构的对应关系之后,提出了一种新的大规模三相不平衡配电系统网络重构算法。
该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。
其寻优能力不劣于模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。
一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获得系统的全局或近似全局最优解

需要在某个城市n个居民小区之间铺设煤气管道，则在这n个居民小区之间只需要铺设n-1条管道铺设n-1条管道即可。
假设任意两个小区之间则可以铺设管道，但由于地理环境不同，所需要的费用也不尽相同。
选择最优的方案能使总投资尽可能小，这个问题即为求无向网的最小生成树。

基于PSO-ACO的多旅行商最优路径规划，结果是在给定1000次迭代的条件下得到的，我们还增加了ACO不是最佳参数配置的算法模型的最大运行次数。
试验结果表明：对于不是最佳参数配置的算法模型，即便再增加1000次或者2000次运行次数，PSO-ACO其所得解的质量与1000次比时也没有明显提高。
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内点法最优潮流MATLAB算法：%节点数据处理N=Node(:,1);%节点号Type=Node(:,2);%节点范例Uamp=Node(:,3);%节点电压幅值Dlta=Node(:,4);%节点电压相角Pd=Node(:,5);%节点负荷有功。

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。