数字图像处理及应用:使用MATLAB分析与实现
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面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用 评分:
介绍神经元网络的起源、发展和基本原理,适合初学者了解神经元网络、人工智能。以matlab为工具阐述神经元网络的理论,并附带有m程序。
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2008-12-28面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用课件面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用课件
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2008-07-16面向matlab工具箱的神经网络理论与应用.zip
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2008-12-17面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用.pdf
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2016-03-14《MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》程序源代码,值得学习!
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
2023-04-25MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
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2023-08-232022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
2023-06-11三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。 蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势,在路径规划上具有很大潜力,在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划,代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。
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基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
2023-05-12除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题,即使是一个非常简单的目标函数,求出的结果也无法保证是全局最优,那么当目标函数变复杂时,情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多,各种动植物园算法、各种改进都层出不穷,但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。 所以,只有在数学模型比较复杂,非线性条件很多,而且对结果的误差是可以接受的情况下,才建议使用智能优化算法进行求解。
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matlab绘制椭圆阵列
2024-05-05基于matlab绘制椭圆阵列,可用于绘制超表面结构的示意图
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调频连续波(FMCW)雷达二维FFT代码matlab
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基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
2021-02-04针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序
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MATLAB深度学习入门实例(果树病虫害识别VGG19版)
2021-01-03本系列课程利用MATLAB进行深度学习,课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面,深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。(这是最新版,2022年5月更新!)
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机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波(MATLAB代码)
2024-05-04机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波(MATLAB代码)
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锂电池BMS的Matlab仿真模型
2023-11-06该资源是基于MATLAB软件环境开发的锂电池Battery Management System (BMS)仿真模型。该模型的目的是对锂电池的管理系统进行详尽和深入的研究和模拟,这对于理解其工作原理和提升它的性能是至关重要的。 该模型可用于模拟和预测锂电池在各种工况下的性能和状态。通过使用此模型,你可以模拟电池的充电和放电过程,我并分析这些过程中电池的电压、电流、状态量等参数的变化。 此外,也可以利用MATLAB的强大的数据分析和处理功能,通过模型实现对BMS控制策略的优化设计,为BMS的研究、设计和改进提供有力的工具。 该模型可以直接生成C代码,可以直接把.c、.h文件放到工程中即可使用。 需要注意的是,使用此资源需要具备基础的MATLAB软件操作知识,同时对电池技术、电池管理系统以及相关仿真技术有一定的了解。只有这样,才能充分的利用此资源进行产品研发和技术创新。
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PID仿真实验报告(含simulink仿真文件)
2022-04-19压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件,相应的文章:https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284
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【全覆盖路径规划CCPP】基于matlab A_star算法移动机器人全覆盖路径规划【含Matlab源码 3392期】.mp4
2024-02-22CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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深度学习工具包:Matlab实现的RNN-LSTM与CNN模型 - 专业版下载
2024-05-07RNN-LSTM(循环神经网络-长短期记忆网络)是一种在序列数据处理中表现出色的深度学习模型,特别擅长于处理和预测时间序列数据。卷积神经网络(CNN)则在图像识别和处理领域有着广泛的应用,以其局部感受野和权重共享特性而闻名。 "RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现"资源为用户提供了一个在Matlab环境中实现这两种网络的机会。该资源包可能包含以下内容: 1. RNN-LSTM网络的Matlab代码实现,允许用户对序列数据进行深入分析和预测。 2. CNN网络的Matlab代码,适用于图像数据的分类和特征提取任务。 3. 示例数据集和使用教程,帮助用户快速理解并应用这些模型。 4. 定制化接口,使用户能够根据自己的需求调整网络结构和参数。 5. 详细的注释和文档,方便用户学习和理解代码的工作原理。 通过这个资源包,研究人员和开发者可以在Matlab平台上,利用RNN-LSTM和CNN的强大功能,进行复杂的数据分析和模式识别任务。无论是在学术研究还是在工业应用中,该资源都能提供强大的支持。
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MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的预测模型
2023-02-03基于matlab建模,本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测,最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行,需要修改的地方均备注了,适合新手入门,包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本,每列一个特征】,如果数据集以列为样本请注意转置!运行前需安装matlab遗传算法工具箱。
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matpower解决linprog的错误补丁
2023-10-27使用matpower version 7.1 and 8.0. ,MATLAB R2023a,输入test_matpower 或者 test_most出现一下错误时可以使用,亲测有效 Error using linprog LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS) does not accept X0. Use LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,OPTIONS) instead. Error in qps_ot (line 268) linprog(c, Ai, bi, Ae, be, xmin, xmax, x0, ot_opt); Error in qps_master (line 266) qps_ot(H, c, A, l, u, xmin, xmax, x0, opt); Error in t_qps_master (line 107) [x, f, s, out, lam] = qps_master([], c, A, l, u, xmin, [], [], opt); Error in t_run_test