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。
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。
2024/6/7 21:23:22
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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。
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
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验证可以在win10下破解quartusii13.1的。
在其中还附带了不能破解的破解器13.0，做为参考。
破解器13.0不能解决Error(119013):CurrentlicensefiledoesnotsupporttheEP4CE10F17C8device问题，13.1才能。
在其中还附带了不能破解的破解器13.0，做为参考。
破解器13.0不能解决Error(119013):CurrentlicensefiledoesnotsupporttheEP4CE10F17C8device问题，13.1才能。
2024/6/7 14:52:04
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通过Matlab/simulink对前轮转向的小车运动学模型和差速转向的小车运动学模型建立，并搭建纯跟踪控制器验证路径跟踪控制。
2024/6/6 21:05:26
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使用MATLAB实现了统计学习方法隐马尔可夫模型前向后向算法，并针对课后习题1进行了实例验证，感兴趣的同学可以一起交流。
2024/6/5 17:57:02
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FPGA串口模块，原创作者为CrazyBingo，在《FPGA案例技巧与开发实例详解》中的串口模块基础上改造，加入串口缓冲区FIFO，无须关心使能信号。
已在Nexys4DDR开发板上验证，开发环境为Vivado2015.4
已在Nexys4DDR开发板上验证，开发环境为Vivado2015.4
2024/6/5 17:34:28
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字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练），欢迎大家获取，有什么问题，留言咨询，多多交流。
2024/6/4 7:57:55
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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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
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