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基于大地坐标的BP神经网络练习_;大地坐标训练预测_高程异常值_BPmatlab_
基于大地坐标的BP神经网络练习_;大地坐标训练预测_高程异常值_BPmatlab_
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对一些大地坐标样本(x
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用BP神经网络 对混凝土强度进行预测,预测效果还是不错的,大家可以相互学习
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南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考
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因为有很多人来问我综合练习1怎么做,但是我没做过,所以这个仅供大家参考,欢迎大家交流指正!
Matlab2022b 下载
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上传的是文本文件,里面记的是百度网盘的链接和提取码。是永久有效的请放心!链接里的文件是安装包以及对应的安装步骤,很快就能安好。 我基本都在线,有什么问题请随时评论,我会在看到后第一时间回复您
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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这里没有综合实验一,请看我的另一个资源,我有写博客解释一些代码,欢迎大家交流指正!
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A算法路径规划博文附件1.zip
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博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划的附件1,里面包含了本系列第一和第二篇文章介绍内容的完整代码的matlab文件
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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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
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基于大地坐标的BP神经网络练习.zip
(8个子文件)
基于大地坐标的BP神经网络练习
calculate.m
401B
readTestData.m
553B
说明.txt
714B
坐标和高程异常.xls
21KB
预测.xlsx
8KB
App1.mlapp
30KB
train.m
3KB
readTrainSample.m
598B
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