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Matlab技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题
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Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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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
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
2022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)
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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
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
调频连续波(FMCW)雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真,雷达测速测距的注解
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。
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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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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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
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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