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数值算法/人工智能 用matlab编写的用遗传算法优化的神经网络的算法

用matlab编写的用遗传算法优化的神经网络的算法，读者可以根据需要进行相应参数的定义。
https://www.eeworm.com/dl/518/429444.html
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数值算法/人工智能 可以用黄金分割和斐波那契算法实现优化

可以用黄金分割和斐波那契算法实现优化，只要改变相应的参数就可以用了
https://www.eeworm.com/dl/518/432739.html
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Java编程 用Java实现的粒子群优化算法

用Java实现的粒子群优化算法，能够对粒子群优化算法的各个参数进行设置，展示运行过程。
https://www.eeworm.com/dl/633/434616.html
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人工智能/神经网络 微分进化算法DE是1995年由Rainer Storn和Kenneth Price首先提出。DE已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点[5,6] 。它在许多优化问题中都表现出优于自适应模

微分进化算法DE是1995年由Rainer Storn和Kenneth Price首先提出。DE已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点[5,6] 。它在许多优化问题中都表现出优于自适应模拟退火算法、POS 算法、GA算法的性能。DE利用实数值参数向量作为每一代的种群，它的自参考种群繁殖方案与其他优化算法不同。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/454490.html
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数学计算 模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值

模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋 ...
https://www.eeworm.com/dl/641/458140.html
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单片机开发 。整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。为了提高智能赛车的行驶速度和可靠性

。整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。为了提高智能赛车的行驶速度和可靠性，对比了不同方 案的优缺点，并结合Labview 仿真平台进行了大量底层和上层测试，最终确定 了现有的系统结构和各项控制参数。 ...
https://www.eeworm.com/dl/648/467338.html
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能源行业(电力石油煤炭) 电动汽车用异步电机系统效率优化控制研究 (中科院博士论文)目前,大量应用于工农业生产的交流异步电机驱动系统,存在着整体效率较低的缺陷,造成资源浪费严重。本文以应用于电动汽车的中小功率等级异步电机驱动

电动汽车用异步电机系统效率优化控制研究 (中科院博士论文)目前,大量应用于工农业生产的交流异步电机驱动系统,存在着整体效率较低的缺陷,造成资源浪费严重。本文以应用于电动汽车的中小功率等级异步电机驱动系统为研究对象,并针对被广泛应用的SVPWM电压型逆变器输出调制电压中含有基波电压以及谐波电压的实际特点,提出要从 ...
https://www.eeworm.com/dl/705/480977.html
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论文 4缸柴油机怠速噪声及声品质优化研究

针对高压共轨 4 缸柴油机进行了怠速噪声测试 、 噪声源识别、降噪以及声品质优化研究工作。通过改变转速 、 预喷油量 、 预喷间隔角、轨压和主喷正时 ,研究了这些参数对怠速噪声的影响,并确定最佳值。通过燃烧噪声分析和噪声源识别 ,采取怠速噪声降噪措施 。对怠速噪声优化前后的结果进行声品质比较 ,采取的电控标定优化和 ...
https://www.eeworm.com/dl/514753.html
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技术资料 MATLAB优化算法案例分析与应用（余胜威）

本书全面而系统地介绍了 MATLAB 算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎 涵盖 MATLAB 算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具 体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共 32 章。涵盖的内容有 MATLAB 基础知识、GUI 应用 ...
https://www.eeworm.com/dl/840834.html
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元器件 常用三极管参数大全(含搜索功能)

常用三极管参数大全(含搜索功能)
https://www.eeworm.com/dianzishu/408/485.html
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