FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分
上传时间： 2014-11-26
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[Damerau–Levenshtein distance] vb.net程式碼，內含兩Function，一個計算距離，一個計算相似度。
标签： Levenshtein distance Damerau net
上传时间： 2013-12-15
上传用户：nanshan
为克服目前负载识别终端的低准确率、高复杂度、高硬件成本等弊端，该文设计了一 种基于SoC芯片RN8213B的微型化、多功能的智能电表。 阐述和应用了相似度负载识别算 法， 应用了两光耦485通信和开关电源等技术
上传时间： 2021-09-19
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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·用MATLAB曲线拟合工具箱计算药物溶出度Weibull分布参数
上传时间： 2013-05-24
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高性能计算高斯消去解方程组c++程序（复杂度 n^3
上传时间： 2014-01-26
上传用户：caozhizhi
mf()计算模糊集合中论语元素的隶属度，y代表中心值，z代表分布参数，隶属度函数采用对称三角函数
上传时间： 2013-12-22
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加强环的应力和位移计算程序,可以求出每隔5度位置处圆环的应力\弯矩和位移.
上传时间： 2013-12-25
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计算测量标准差与两个不确定度，一是标准不确定度,二是扩展不确定度。
上传时间： 2015-08-06
上传用户：libinxny
通过保存已经计算出来的结果,此方法的时间复杂度仅为O(m^2).如果采用递归编程(大多数人都会首先想到递归方法),则时间复杂度将高达O(k^m). 1.18
上传时间： 2015-08-12
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