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- Matlab2022b 下载matlab大小:222B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
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免费 - matlab2021b官方手册软件手册大小:201BMathWork matlab2021b官方手册MathWork matlab2021b官方手册
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免费 - matlab语言实现FFT算法(0积分,CSDN low B)基-2按时间抽选、输入倒序位、输出自然顺序fft 注意:这个用于计算快速傅里叶变换fft的程序,当输入的序列点数为2的整数次幂M时,则计算2^M点的fft;如果输入的序列点数不是2的整数次幂,则在该输入序列尾部自动补零,使其点数达到大于原点数的最小2的整数次幂,再计算出补零后的fft;本程序不能像matlab自带的fft函数那样,用户可以自己选择计算的点数。
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免费 - Matlab2022a 下载matlab大小:221B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
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免费 - Matlab2020b 下载matlab大小:222B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
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免费 - matlab2016免安装版免费下载机电控制系统大小:72B介绍 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域 该版本为便携免安装版 1.下载解压 2.打开bin/matlab.exe即可使用 链接掉随时可以私信我补链接 所有软件文件均出自网络,所有提供下载的软件和资源均为软件或程序作者提供和网友推荐收集整理而来,仅供学习和研究使用。介绍 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域 该版本为便携免安装版 1.下载解压 2.打开bin/matlab.exe即可使用 链接掉随时可以私信我补链接 所有软件文件均出自网络,所有提供下载的软件和资源均为软件或程序作者提供和网友推荐收集整理而来,仅供学习和研究使用。
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免费 - 电力系统优化调度方向的研究生必备matlab代码!!需求响应+微电网+两阶段鲁棒优化+综合能源系统+低碳经济调度综合能源系统大小:2KB电力系统优化调度方向的研究生必备matlab代码!!需求响应+微电网+两阶段鲁棒优化+综合能源系统+低碳经济调度等等 下载文档即可查看代码详情!!!限时优惠!!!!电力系统优化调度方向的研究生必备matlab代码!!需求响应+微电网+两阶段鲁棒优化+综合能源系统+低碳经济调度等等 下载文档即可查看代码详情!!!限时优惠!!!!
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免费 - sar雷达RD算法matlab程序sar雷达RD算法matlab程序,实现成像的仿真,有结果
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免费 - Matlab2020a 下载matlab大小:226B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
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免费 - MATLAB解非线性方程组MATLAB大小:2KBMATLAB求解非线线性方程(组)配合多个非线性方程(组)实例,全方位地讲解了非线性方程(组)在MATLAB里的求解方法。主要内容包括:图解法,solve符号求解法,以及fsolve数值求解方法,并对各种求解方法进行了总结。MATLAB求解非线线性方程(组)配合多个非线性方程(组)实例,全方位地讲解了非线性方程(组)在MATLAB里的求解方法。主要内容包括:图解法,solve符号求解法,以及fsolve数值求解方法,并对各种求解方法进行了总结。
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免费 - 数学建模竞赛数据分析题高质量matlab代码!!!matlab大小:2KB近年参加了将近20个数学建模竞赛,除了22年的MathorCup选了个图像处理题,其余均是做的数据分析题,也获得过不错的成绩,国一美赛F以及其它大大小小的比赛一等奖10余个。数据分析题都大差不差,主要包括数据处理,相关性分析,评价与预测等。近年由于越来越卷,数据分析题也会加入一点点优化的问题,但是基本都是最后一两题。同时,需要注意的是,数据分析题因为门槛比较低,选的人会非常的多,虽然用常用算法做一做(保证论文排版作图美观的情况下)拿奖也没什么问题,但是想冲一冲高教社杯国奖或者是美赛M以上还是要用一些稍微高级一些的算法,如机器学习等。 下面进入正题,为提高获奖的机会与门槛,大家有需要自行购买! 数学建模竞赛数据分析题高质量matlab代码 微信扫码,即可查看代码详细情况! 下述代码完美运行,注释详细,均含有数据集,换成自己的就可以! 代码部分自编,部分购买于网络,由于白菜价,均不包含答疑!!确实需要再购买!! 温馨提醒:matlab出的图直接复制到visio后解开组合可以进一步修饰与美化,并且visio图为矢量图,复制到word不失真近年参加了将近20个数学建模竞赛,除了22年的MathorCup选了个图像处理题,其余均是做的数据分析题,也获得过不错的成绩,国一美赛F以及其它大大小小的比赛一等奖10余个。数据分析题都大差不差,主要包括数据处理,相关性分析,评价与预测等。近年由于越来越卷,数据分析题也会加入一点点优化的问题,但是基本都是最后一两题。同时,需要注意的是,数据分析题因为门槛比较低,选的人会非常的多,虽然用常用算法做一做(保证论文排版作图美观的情况下)拿奖也没什么问题,但是想冲一冲高教社杯国奖或者是美赛M以上还是要用一些稍微高级一些的算法,如机器学习等。 下面进入正题,为提高获奖的机会与门槛,大家有需要自行购买! 数学建模竞赛数据分析题高质量matlab代码 微信扫码,即可查看代码详细情况! 下述代码完美运行,注释详细,均含有数据集,换成自己的就可以! 代码部分自编,部分购买于网络,由于白菜价,均不包含答疑!!确实需要再购买!! 温馨提醒:matlab出的图直接复制到visio后解开组合可以进一步修饰与美化,并且visio图为矢量图,复制到word不失真
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免费 - Matlab2016b 下载matlab大小:224B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
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免费 - fpga dds,MATLAB 信号生成及 MIF 文件导出脚本matlab大小:1010B这个MATLAB脚本用于生成一个正弦信号,并将其以MIF(Memory Initialization File)格式导出。以下是脚本的主要特征和实现细节: 信号生成参数: 信号频率 F1、采样频率 Fs、信号初始相位 P1、采样点数 N等参数可通过用户自定义。 在示例中,脚本生成了一个1 Hz频率的正弦信号,采样频率为2^14 Hz,共有2^12个采样点。 正弦信号生成: 利用给定的参数,脚本生成了一个包含直流分量和指定频率的正弦信号。 MIF 文件生成: 创建了一个MIF文件(output.mif)以存储信号数据。 MIF文件的头部包含了位宽、深度、地址和数据格式等信息。 数据写入: 将生成的正弦信号数据写入MIF文件,四舍五入取整,以确保数据格式符合8位宽度。 MIF 文件结尾: 在MIF文件的结尾添加了必要的结束标志。 灵活性和扩展性: 用户可以根据需要调整信号生成参数和文件路径。 脚本生成的MIF文件可用于初始化FPGA内存,方便信号的硬件仿真或实际应用。 通过这个资源,用户可以轻松生成具有可定制参数的正弦信号,并将其以MIF格式保存,为FPGA设计和仿真提供了一个方便的工具。这个MATLAB脚本用于生成一个正弦信号,并将其以MIF(Memory Initialization File)格式导出。以下是脚本的主要特征和实现细节: 信号生成参数: 信号频率 F1、采样频率 Fs、信号初始相位 P1、采样点数 N等参数可通过用户自定义。 在示例中,脚本生成了一个1 Hz频率的正弦信号,采样频率为2^14 Hz,共有2^12个采样点。 正弦信号生成: 利用给定的参数,脚本生成了一个包含直流分量和指定频率的正弦信号。 MIF 文件生成: 创建了一个MIF文件(output.mif)以存储信号数据。 MIF文件的头部包含了位宽、深度、地址和数据格式等信息。 数据写入: 将生成的正弦信号数据写入MIF文件,四舍五入取整,以确保数据格式符合8位宽度。 MIF 文件结尾: 在MIF文件的结尾添加了必要的结束标志。 灵活性和扩展性: 用户可以根据需要调整信号生成参数和文件路径。 脚本生成的MIF文件可用于初始化FPGA内存,方便信号的硬件仿真或实际应用。 通过这个资源,用户可以轻松生成具有可定制参数的正弦信号,并将其以MIF格式保存,为FPGA设计和仿真提供了一个方便的工具。
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免费 - 代码CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测软件/插件大小:2KB代码简介:为更准确地预测,提出基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。 基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测是一种常见的深度学习模型,用于处理多个输入变量之间的关系,预测一个或多个输出变量的值。该模型通常包括以下几个步骤: 对于每个输入变量,使用卷积神经网络提取其特征。卷积神经网络通常包括多层卷积层和池化层,可以自动学习输入数据的重要特征。 将提取的特征输入到门控循环单元网络(GRU)中,用于建模时间序列数据的关系。GRU是一种递归神经网络,可以捕捉不同时刻输入变量之间的依赖关系。 使用注意力机制,根据输入变量的重要性对不同的特征进行加权求和,从而提高预测性能。注意力机制可以自动学习输入变量的重要性和关联性,从而更好地处理多变量之间的复杂关系。 最后,使用全连接层将特征映射到输出变量的空间,从而得到最终的预测结果。 该模型在多个领域都有广泛应用,例如气象学、金融、医学等,可以用于预测温度、股票价格、疾病诊断等多种场景代码简介:为更准确地预测,提出基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。 基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测是一种常见的深度学习模型,用于处理多个输入变量之间的关系,预测一个或多个输出变量的值。该模型通常包括以下几个步骤: 对于每个输入变量,使用卷积神经网络提取其特征。卷积神经网络通常包括多层卷积层和池化层,可以自动学习输入数据的重要特征。 将提取的特征输入到门控循环单元网络(GRU)中,用于建模时间序列数据的关系。GRU是一种递归神经网络,可以捕捉不同时刻输入变量之间的依赖关系。 使用注意力机制,根据输入变量的重要性对不同的特征进行加权求和,从而提高预测性能。注意力机制可以自动学习输入变量的重要性和关联性,从而更好地处理多变量之间的复杂关系。 最后,使用全连接层将特征映射到输出变量的空间,从而得到最终的预测结果。 该模型在多个领域都有广泛应用,例如气象学、金融、医学等,可以用于预测温度、股票价格、疾病诊断等多种场景
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免费 - matlab中数组和矩阵的区别matlab大小:3KB数组是由相同类型的元素组成的一组数据。在 MATLAB 中,可以使用一维数组和多维数组。一维数组也称为向量,多维数组也称为矩阵。数组的元素可以是数字、字符、逻辑值或对象等。 矩阵是一种特殊的二维数组,其中每个元素都可以用两个下标来访问。在 MATLAB 中,矩阵用于表示线性代数中的向量、矩阵和多项式等数学对象,因此在处理数学问题时常常使用矩阵。矩阵的大小用行数和列数来表示。 总之,数组是一种基本的数据类型,而矩阵则是一种特殊的数组,具有特定的数学意义。数组是由相同类型的元素组成的一组数据。在 MATLAB 中,可以使用一维数组和多维数组。一维数组也称为向量,多维数组也称为矩阵。数组的元素可以是数字、字符、逻辑值或对象等。 矩阵是一种特殊的二维数组,其中每个元素都可以用两个下标来访问。在 MATLAB 中,矩阵用于表示线性代数中的向量、矩阵和多项式等数学对象,因此在处理数学问题时常常使用矩阵。矩阵的大小用行数和列数来表示。 总之,数组是一种基本的数据类型,而矩阵则是一种特殊的数组,具有特定的数学意义。
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免费 - MATLAB常用代码79项(完结).txt 包含MATLAB所有常用代码matlab大小:47KBsum(x):返回向量x各元素的和; prod(x):返回向量x各元素的乘积; sum(x):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素和; prod(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素乘积; sum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于sum(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素之和; prod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于prod(A);当dim等于2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素乘积; mean(x):返回向量x的算术平均值; median(x):返回向量x的中值; mean(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的sum(x):返回向量x各元素的和; prod(x):返回向量x各元素的乘积; sum(x):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素和; prod(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素乘积; sum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于sum(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素之和; prod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于prod(A);当dim等于2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素乘积; mean(x):返回向量x的算术平均值; median(x):返回向量x的中值; mean(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的
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免费 - matlab 矩阵数组,matlab中矩阵和数组的基本操作matlab大小:3KB讲述一些Matlab中矩阵和数组的基本操作讲述一些Matlab中矩阵和数组的基本操作
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免费 - matlab变量和矩阵数值计算matlab变量大小:6KBmatlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍;matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍; matlab变量介绍和矩阵数值计算介绍;
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免费 - matlab正弦信号做fftmatlab大小:213B正弦信号做fft正弦信号做fft
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免费 - MATLAB使用教程(一)-从零开始,基础,数据类型MATLAB大小:69B全世界数以百万计的工程师和科学家都在使用 MATLAB 分析和设计改变着我们的世界的系统和产品。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上表示计算数学最自然的方式。可以使用内置图形轻松可视化数据和深入了解数据。欢迎您使用桌面环境进行试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部进行了严格测试,可彼此配合工作。 MATLAB 可帮助您不仅仅将自己的创意停留在桌面。您可以对大型数据集运行分析,并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成,使您能够在 Web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。全世界数以百万计的工程师和科学家都在使用 MATLAB 分析和设计改变着我们的世界的系统和产品。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上表示计算数学最自然的方式。可以使用内置图形轻松可视化数据和深入了解数据。欢迎您使用桌面环境进行试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部进行了严格测试,可彼此配合工作。 MATLAB 可帮助您不仅仅将自己的创意停留在桌面。您可以对大型数据集运行分析,并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成,使您能够在 Web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。
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免费 - matlab对两个信号混频后做fftmatlab大小:289B混频 fft混频 fft
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免费 - matlab数组排序用法说明matlab大小:2KB在 Matlab 中,可以使用 sort 函数对数组进行排序,可以按升序或降序排序。下面以常见的数组排序为例,简要说明其用法。在 Matlab 中,可以使用 sort 函数对数组进行排序,可以按升序或降序排序。下面以常见的数组排序为例,简要说明其用法。
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免费 - matlab数组字符串,介绍一些MATLAB中数组字符串的基本操作matlab大小:2KB在MATLAB中,字符串可以看作是一个字符数组,也称为字符串数组。MATLAB中的字符串可以使用单引号或双引号来表示。在MATLAB中,字符串可以看作是一个字符数组,也称为字符串数组。MATLAB中的字符串可以使用单引号或双引号来表示。
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免费 - 代码基于卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的分类预测算法软件/插件大小:2KB代码简介:CNN-SVM是一种常用的图像分类方法,结合了卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)。 CNN是一种深度学习模型,特别适用于处理图像数据。它由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征,池化层用于减小特征图的尺寸,全连接层用于将提取到的特征映射到不同类别的概率。 SVM是一种监督学习模型,主要用于二分类任务。它通过将训练样本映射到高维特征空间,并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同类别的样本。 CNN-SVM分类预测的原理是将CNN的最后一层全连接层的输出作为SVM的输入,利用SVM进行分类。这样做的好处是CNN能够从图像中提取有用的特征,在SVM中进行分类时能够更好地区分不同类别的样本。 CNN-SVM分类预测的优势包括: 特征学习能力强:CNN能够自动学习图像的特征表示,不需要手工设计特征,能够更好地提取出有用的信息。 鲁棒性高:CNN在处理图像中的局部变化、噪声等问题上具有较好的鲁棒性,能够提高分类的准确性。 泛化能力强:通过结合CNN和SVM,可以融合CNN的特征学习和SVM的分类能力,提高分类模型的泛化能力。 可解释性好:S代码简介:CNN-SVM是一种常用的图像分类方法,结合了卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)。 CNN是一种深度学习模型,特别适用于处理图像数据。它由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征,池化层用于减小特征图的尺寸,全连接层用于将提取到的特征映射到不同类别的概率。 SVM是一种监督学习模型,主要用于二分类任务。它通过将训练样本映射到高维特征空间,并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同类别的样本。 CNN-SVM分类预测的原理是将CNN的最后一层全连接层的输出作为SVM的输入,利用SVM进行分类。这样做的好处是CNN能够从图像中提取有用的特征,在SVM中进行分类时能够更好地区分不同类别的样本。 CNN-SVM分类预测的优势包括: 特征学习能力强:CNN能够自动学习图像的特征表示,不需要手工设计特征,能够更好地提取出有用的信息。 鲁棒性高:CNN在处理图像中的局部变化、噪声等问题上具有较好的鲁棒性,能够提高分类的准确性。 泛化能力强:通过结合CNN和SVM,可以融合CNN的特征学习和SVM的分类能力,提高分类模型的泛化能力。 可解释性好:S
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免费 - matlab 矩阵数组用法示例matlab大小:1KBmatlab 三维 数组Matlab中的矩阵和数组都是由元素组成的数据结构,但是它们有一些区别。 在Matlab中,矩阵是一个二维的数值数组,可以用矩阵的行数和列数来描述。matlab 三维 数组Matlab中的矩阵和数组都是由元素组成的数据结构,但是它们有一些区别。 在Matlab中,矩阵是一个二维的数值数组,可以用矩阵的行数和列数来描述。
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免费 - KNN算法(K最邻近法)matlab大小:2KBKNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。 KNN算法的核心思想是,如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN的算法原理通俗易懂,已知带有不同类别标签的数据,有测试数据要根据特征进⾏判别。计算测试数据到所有已知标签数据的距离,确定⼀个值K,将距离从小到⼤排序,识别前K个最⼩距离(通常采⽤欧式距离)分别属于哪类,统计前K个最小距离中不同类别的个数,哪类出现次数最多就被判定为哪类。KNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。 KNN算法的核心思想是,如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN的算法原理通俗易懂,已知带有不同类别标签的数据,有测试数据要根据特征进⾏判别。计算测试数据到所有已知标签数据的距离,确定⼀个值K,将距离从小到⼤排序,识别前K个最⼩距离(通常采⽤欧式距离)分别属于哪类,统计前K个最小距离中不同类别的个数,哪类出现次数最多就被判定为哪类。
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免费 - Matlab加减乘除案例matlab大小:780B下面是使用 MATLAB 编写的一个简单的加减乘除案例,它接受用户输入的两个数字和操作符,然后执行相应的运算,并输出结果 这个 MATLAB 程序首先获取用户输入的两个数字和一个操作符,然后根据用户输入的操作符执行相应的运算,并输出结果。下面是使用 MATLAB 编写的一个简单的加减乘除案例,它接受用户输入的两个数字和操作符,然后执行相应的运算,并输出结果 这个 MATLAB 程序首先获取用户输入的两个数字和一个操作符,然后根据用户输入的操作符执行相应的运算,并输出结果。
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免费 - 基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法TXT大小:2KB减法优化器(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)是2023年刚出的智能优化算法。目前知网中文期刊基本搜不到,并且可以遇见未来一年文章也很少。SABO算法原理简单,算上初始化粒子,总共不超过6个公式。但是SABO的寻优效果却非常好。SABO设计的基本灵感来自数学概念,如平均值、搜索代理位置的差异以及目标函数的两个值的差异符号。https://mbd.pub/o/bread/ZJuakp5x 基于黄金正弦和混沌映射思想改进减法优化器,改进的效果非常好!!并将其与蜣螂优化算法(DBO)和灰狼算法(GWO)进行比较,这两个都是非常新的代码。是的没错,本代码包含三个部分:①改进的减法优化器算法②蜣螂算法③灰狼算法 参考文献:《Subtraction-Average-Based Optimizer: A New Swarm-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems》《多策略协同的改进鲸鱼优化算法_柴岩》《多策略融合的改进哈里斯鹰算法及其路径规划应用_黄志锋》减法优化器(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)是2023年刚出的智能优化算法。目前知网中文期刊基本搜不到,并且可以遇见未来一年文章也很少。SABO算法原理简单,算上初始化粒子,总共不超过6个公式。但是SABO的寻优效果却非常好。SABO设计的基本灵感来自数学概念,如平均值、搜索代理位置的差异以及目标函数的两个值的差异符号。https://mbd.pub/o/bread/ZJuakp5x 基于黄金正弦和混沌映射思想改进减法优化器,改进的效果非常好!!并将其与蜣螂优化算法(DBO)和灰狼算法(GWO)进行比较,这两个都是非常新的代码。是的没错,本代码包含三个部分:①改进的减法优化器算法②蜣螂算法③灰狼算法 参考文献:《Subtraction-Average-Based Optimizer: A New Swarm-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems》《多策略协同的改进鲸鱼优化算法_柴岩》《多策略融合的改进哈里斯鹰算法及其路径规划应用_黄志锋》
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免费 - matlab 三维 数组,介绍一些MATLAB中三维数组的基本操作matlab大小:2KB在MATLAB中,三维数组可以看作是二维数组的扩展,即在二维数组的基础上增加了一个维度。三维数组通常用于存储具有三个独立变量的数据,例如RGB颜色图像、音频信号等。在MATLAB中,三维数组可以看作是二维数组的扩展,即在二维数组的基础上增加了一个维度。三维数组通常用于存储具有三个独立变量的数据,例如RGB颜色图像、音频信号等。
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免费 - 一个创建和操作矩阵数组的示例代码matlab大小:575Bmatlab 矩阵数组 该代码中定义了一个 2x3 的矩阵 A,并展示了如何创建全零矩阵和单位矩阵。同时,还演示了一些基本的矩阵操作,如转置、求逆、修改单个元素、交换行列等。请在 MATLAB 中打开该代码并运行,进行更深入的了解。matlab 矩阵数组 该代码中定义了一个 2x3 的矩阵 A,并展示了如何创建全零矩阵和单位矩阵。同时,还演示了一些基本的矩阵操作,如转置、求逆、修改单个元素、交换行列等。请在 MATLAB 中打开该代码并运行,进行更深入的了解。
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免费 - Matlab中频繁使用到的函数matlab大小:784BMatlab中的矩阵和数组是非常重要的数据结构,它们都是二维的(可以有多维),区别在于矩阵必须是一个正方形的二维数组,而数组可以是任意大小的二维数组。 这些函数将会在Matlab中频繁使用到,对于深入学习Matlab处理矩阵和数组有很大的帮助。Matlab中的矩阵和数组是非常重要的数据结构,它们都是二维的(可以有多维),区别在于矩阵必须是一个正方形的二维数组,而数组可以是任意大小的二维数组。 这些函数将会在Matlab中频繁使用到,对于深入学习Matlab处理矩阵和数组有很大的帮助。
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免费 - Matlab矩阵数组介绍matlab大小:5KBMatlab中的矩阵和数组是非常重要的数据类型,它们可以用来存储和操作数值数据。在Matlab中,矩阵和数组是相同的数据结构,都是由元素组成的矩形网格。 矩阵是一个二维数组,其中每个元素都有一个行索引和列索引。可以使用以下语法创建矩阵: A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 这将创建一个3x3的矩阵A,其中包含数字1到9。可以使用括号和分号来指定矩阵的行和列。例如,[1 2 3]是一个包含3个元素的行向量,[1; 2; 3]是一个包含3个元素的列向量。 Matlab中还有其他类型的数组,如向量和多维数组。向量是只有一行或一列的矩阵,可以使用以下语法创建: v = [1 2 3 4 5] 这将创建一个1x5的向量v,其中包含数字1到5。可以使用单引号来创建列向量,例如: w = [1; 2; 3; 4; 5] 这将创建一个5x1的列向量w,其中包含数字1到5。 多维数组是具有三个或更多维的数组,可以使用以下语法创建: B = rand(2,3,4) 这将创建一个2x3x4的三维数组B,其中每个元素都是随机生成的数字。可以使用括号和冒号来访问数组中的元素。例如,Matlab中的矩阵和数组是非常重要的数据类型,它们可以用来存储和操作数值数据。在Matlab中,矩阵和数组是相同的数据结构,都是由元素组成的矩形网格。 矩阵是一个二维数组,其中每个元素都有一个行索引和列索引。可以使用以下语法创建矩阵: A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 这将创建一个3x3的矩阵A,其中包含数字1到9。可以使用括号和分号来指定矩阵的行和列。例如,[1 2 3]是一个包含3个元素的行向量,[1; 2; 3]是一个包含3个元素的列向量。 Matlab中还有其他类型的数组,如向量和多维数组。向量是只有一行或一列的矩阵,可以使用以下语法创建: v = [1 2 3 4 5] 这将创建一个1x5的向量v,其中包含数字1到5。可以使用单引号来创建列向量,例如: w = [1; 2; 3; 4; 5] 这将创建一个5x1的列向量w,其中包含数字1到5。 多维数组是具有三个或更多维的数组,可以使用以下语法创建: B = rand(2,3,4) 这将创建一个2x3x4的三维数组B,其中每个元素都是随机生成的数字。可以使用括号和冒号来访问数组中的元素。例如,
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免费 - Matlab 基础应用例子matlab大小:1KB以下是一些 MATLAB 相关的例子: 1. 数值计算:例如求解微分方程、积分、矩阵计算等。MATLAB 提供了大量的工具箱和函数库来进行数值计算,以便于科学家和工程师们快速、高效地处理复杂的计算问题。 2. 数据可视化:MATLAB 也是一个优秀的数据可视化工具。它不仅可以生成高质量的二维图表和三维图像,还可以绘制动画、描绘复杂的参数空间等。 3. 机器学习:MATLAB 是一个强大的机器学习平台,提供了许多常用的算法,如支持向量机(SVM)、神经网络、随机森林等。用户可以使用这些算法来构建自己的机器学习模型,从而实现数据分类、聚类、预测等任务。 4. 信号处理:MATLAB 在数字信号处理领域拥有广泛的应用。用户可以使用 MATLAB 中提供的函数和工具箱来进行信号滤波、去噪、频谱分析、声音合成等操作。MATLAB 还可以与 Simulink 集成,以便于用户可以使用其建立复杂系统的模型。 5. 控制系统设计:MATLAB 提供了丰富的工具,以帮助用户设计控制系统。这些工具包括传统的 PID 控制器、现代控制方法,并提供实时仿真和硬件现场测试等功能。以下是一些 MATLAB 相关的例子: 1. 数值计算:例如求解微分方程、积分、矩阵计算等。MATLAB 提供了大量的工具箱和函数库来进行数值计算,以便于科学家和工程师们快速、高效地处理复杂的计算问题。 2. 数据可视化:MATLAB 也是一个优秀的数据可视化工具。它不仅可以生成高质量的二维图表和三维图像,还可以绘制动画、描绘复杂的参数空间等。 3. 机器学习:MATLAB 是一个强大的机器学习平台,提供了许多常用的算法,如支持向量机(SVM)、神经网络、随机森林等。用户可以使用这些算法来构建自己的机器学习模型,从而实现数据分类、聚类、预测等任务。 4. 信号处理:MATLAB 在数字信号处理领域拥有广泛的应用。用户可以使用 MATLAB 中提供的函数和工具箱来进行信号滤波、去噪、频谱分析、声音合成等操作。MATLAB 还可以与 Simulink 集成,以便于用户可以使用其建立复杂系统的模型。 5. 控制系统设计:MATLAB 提供了丰富的工具,以帮助用户设计控制系统。这些工具包括传统的 PID 控制器、现代控制方法,并提供实时仿真和硬件现场测试等功能。
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免费 - matlab中数组和矩阵的区别.txtmatlab大小:346B数组和矩阵的区别 数组中的元素可以是字符等 矩阵中的只能是数 二者联系主要体现在:在Matlab中,矩阵是以数组的形式存在的。因此,一维数组相当于向量;二维数组相当于矩阵。所以矩阵是数组的子集。 注意:matlab数组的下标是从1开始,不是从0开始数组和矩阵的区别 数组中的元素可以是字符等 矩阵中的只能是数 二者联系主要体现在:在Matlab中,矩阵是以数组的形式存在的。因此,一维数组相当于向量;二维数组相当于矩阵。所以矩阵是数组的子集。 注意:matlab数组的下标是从1开始,不是从0开始
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免费 - 代码考虑多风电场出力Copula相关关系的场景生成方法matlab软件/插件大小:2KB代码简介:合理刻画多风电场出力的随机变化规律,生成风电场未来出力场景,对电力系统应对风电随机变化问题具有重要意义。针对具有相关性的多个风电场出力场景难以生成的问题,提出一种基于连接(Copula)函数的场景生成方法,有效避免了构造多风电场出力联合概率分布这一难题,且所得的场景能较好地捕捉风电场间的相依规律,实现多风电场出力的场景模拟。 考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成风电场景生成,并通过聚类算法场景削减成几个场景,每个场景都有确定的出现概率。 针对多元随机变量联合概率分布函数不易模拟、场景难于生成的问题,本文提出一种基于Copula函数实现多个风电场出力的场景生成方法。研究结果表明,基于Copula函数生成多个风电场出力的场景,可以避免多个风电场联合分布函数的直接构造,且无需知道风电场边缘概率分布的限制,实现了从“一元”到“多元”场景化的拓展,通过典型场景来反映风电场的相关性,便于制定合理的运行计划,应对风电变化随机性。代码注释详细,可拓展能力强,具有一定创新性!代码简介:合理刻画多风电场出力的随机变化规律,生成风电场未来出力场景,对电力系统应对风电随机变化问题具有重要意义。针对具有相关性的多个风电场出力场景难以生成的问题,提出一种基于连接(Copula)函数的场景生成方法,有效避免了构造多风电场出力联合概率分布这一难题,且所得的场景能较好地捕捉风电场间的相依规律,实现多风电场出力的场景模拟。 考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成风电场景生成,并通过聚类算法场景削减成几个场景,每个场景都有确定的出现概率。 针对多元随机变量联合概率分布函数不易模拟、场景难于生成的问题,本文提出一种基于Copula函数实现多个风电场出力的场景生成方法。研究结果表明,基于Copula函数生成多个风电场出力的场景,可以避免多个风电场联合分布函数的直接构造,且无需知道风电场边缘概率分布的限制,实现了从“一元”到“多元”场景化的拓展,通过典型场景来反映风电场的相关性,便于制定合理的运行计划,应对风电变化随机性。代码注释详细,可拓展能力强,具有一定创新性!
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免费 - 代码考虑电解槽变载启停特性与阶梯式碳交易机制的综合能源系统优化调度matlab-yalmip-cplex/gurobmatlab大小:2KB代码简介:提出了一种考虑 变载启停特性的电解槽混合整数线性模型,根据电 氢负荷可以实时调整设备工作状态,有效提升电解 制氢过程的灵活性;考虑IES参与到碳交易市场,引入阶梯式碳交易机制引导IES控 制碳排放;接着细化电转气(P2G)的两阶段运行过程,引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池(HFC)替换传统 的P2G,研究氢能的多方面效益;最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略,进一步提高IES的低碳性 与经济性。基于此,构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标,将原问题转化为混合 整数线性问题。代码注释详细,可拓展能力强,具有一定创新性! 参考文献:《计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略》《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》代码简介:提出了一种考虑 变载启停特性的电解槽混合整数线性模型,根据电 氢负荷可以实时调整设备工作状态,有效提升电解 制氢过程的灵活性;考虑IES参与到碳交易市场,引入阶梯式碳交易机制引导IES控 制碳排放;接着细化电转气(P2G)的两阶段运行过程,引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池(HFC)替换传统 的P2G,研究氢能的多方面效益;最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略,进一步提高IES的低碳性 与经济性。基于此,构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标,将原问题转化为混合 整数线性问题。代码注释详细,可拓展能力强,具有一定创新性! 参考文献:《计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略》《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》
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