完整的简单二阶系统中的混沌现象分析,包括相图、分岔图、李氏指数谱等。
2024/8/5 19:08:26 13.75MB matlab 简单二阶系统 混沌
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lyapunov指数计算常用方法,包括定义法、小数据量法、正交法、wolf法,以lorenz系统为例,有详细的说明,都经过调试,可以直接使用
2024/7/31 19:44:03 6.86MB lyapunov指数
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针对目前欠驱动船舶航迹跟踪控制难以实现跟踪任意可行航迹问题,提出一种运动规划方法。
利用多项式拟合,并结合船舶动力学模型,通过离散期望点规划出操作性可实现的全部期望姿态。
同时,为实现欠驱动船舶的航迹快速跟踪控制,提出一种全局指数航迹跟踪控制律。
引入微分同胚变换,建立两个级联的子系统构成的航迹跟踪误差动态方程;
基于反步法的设计原理,运用Lyapunov直接方法对变换后的误差系统设计了全局指数航迹跟踪控制律。
仿真结果验证了所提出的全局指数航迹跟踪控制律能够有效实现跟踪任意可行航迹。
2024/7/30 12:11:15 622KB 论文研究
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sigmoid函数:nonlin(输出矩阵,矩阵,[是否求导(boolean)])底数矩阵:NumInd(输出矩阵,底常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵指数:ArrInd(输出矩阵,指常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数加矩阵:NumAdd(输出矩阵,加常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数减矩阵:NumSub(输出矩阵,被减数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,被乘数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵加法:ArrAdd(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])矩阵减法:ArrSub(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])哈达玛积:ArrDot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,乘常数,矩阵)矩阵乘法:Dot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B)矩阵可视化:ArrVis(矩阵)输出字符串转置矩阵:ArrT(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])一维数组矩阵化:ArrA(输出矩阵,列数,一维数组)元素矩阵化:Arr(输出矩阵,列数,元素1,元素2,元素3...)矩阵绝对值:ArrAbs(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])矩阵元素平均:Mean(矩阵)输出双精度小数随机小数矩阵:Rand(输出矩阵,行数,列数,[矩阵是否要系数])随机整数矩阵:intRand(输出矩阵,行数,列数,下限,上限)
2024/7/30 3:02:33 10KB VB 矩阵
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受拉丝工艺条件的限制,双芯光纤的纤芯形状与位置常常有一定的变化,这将会对两芯之间的耦合特性产生影响。
在给定相同纤芯面积的条件下,计算分析了三种双(圆、椭、卵)芯光纤的耦合长度随纤芯距离、纤芯形状之间的变化关系。
在1550nm波长下,计算发现,双圆芯光纤比双椭芯光纤在更近的纤芯距离处,其耦合长度开始呈指数增长。
计算分析了双(圆、椭、卵)芯光纤的耦合长度随波长的变化关系,发现在相同的工作波长下,双圆芯光纤的耦合长度最长,双卵芯光纤的耦合长度次之,双椭圆芯光纤的耦合长度最短。
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M/M/N排队系统(多服务员排队系统)的matlab仿真,GUI界面,附源代码按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布,顾客服务时间的长短服从负指数分布,试完成M/M/1排队系统的仿真。
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人类影响指数(HII)是表征人类活动影响的量化指标,美国哥伦比亚大学野生动物保护协会(WCS)和国际地球科学信息网络中心(CIESIN)开发的全球人类影响指数数据集(GlobalHumanInfluenceIndexv2),综合考虑了人口密度,土地利用/基础设施(建成区、夜间灯光、土地覆盖)和交通线路(海岸线、公路、铁路、通航河流)等因素
2024/7/17 22:10:09 23.64MB 全球人类影响指数
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基于Python实现全局和局部双变量Moran指数计算,输入参数可直接是shapefile文件。
2024/7/16 22:43:54 5KB Python Moran LISA
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标准化降水指数(SPI)是一种应用广泛的气象干旱指数,是表征某时段降水量出现的概率多少的指标,适合于月以上时间尺度的干旱监测与评估。
由于SPI采用函数的标准化降水累积频率分布来描述降水量的变化,因此其值在不同地区和不同时间段之间具有可比性[22]。
在计算标准化降水指数时,先将偏态概率分布的降水量进行正态标准化处理,再用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级,计算方法可参照气象干旱国家标准。
2024/7/16 7:21:26 19KB 气象
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递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络(recurrentneuralnetwork),又名循环神经网络,另一种是结构递归神经网络(recursiveneuralnetwork)。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归,权重指数级爆炸或消失的问题(Vanishinggradientproblem),难以捕捉长期时间关联;
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。
2024/7/15 12:55:12 16.51MB 深度学习
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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