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掌握和精通matlab
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实用的matlab资源,包含了常用的命令和函数的使用
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真,包括正运动学,逆运动学和基础模型。并且具有测试代码,运动轨迹仿真。代码包含了机器人的运动学和轨迹规划问题。为了实现对五自由度机械臂的运动学控制,采用了 Denavit-Hartenberg (D-H)建模方法来建立机械臂的运动学模型。其运动学正解和逆解是利用机械臂的奇偶变换矩阵获得的矩阵得到运动学正解和反解
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基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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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matl
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基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多,大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中,全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法; 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
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针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序
MATLAB深度学习入门实例(果树病虫害识别VGG19版)
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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!)
锂电池BMS的Matlab仿真模型
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PID仿真实验报告(含simulink仿真文件)
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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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