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变频器输入电抗器及直流滤波电容器的设计 (2014年)
在工业生产中,变频器的应用日益广泛。为提高变频器运行的稳定性和可靠性,需为变频器配备合适的电抗器及整流滤波电容器。从电抗器和整流滤波电容器的工作原理入手,阐述了变频调速系统中输入交流电抗器、直流电抗器和整流滤波电容器的作用、适用场合,给出了它们的设计方法,并利用MATLAB软件仿真验证设计的实效性。
2024-02-23 14:50:25
809KB
工程技术
论文
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mfc中自绘ComboBox控件的美化有输入的历史记录
mfc中自绘ComboBox控件的美化,可改变控件中边框的颜色,并改变右侧下拉按钮的图片,并可以保存编辑框的输入历史记录。本例子使用打过补丁的vs2008创建,内附控件类接口使用说明文档。
2024-02-06 22:33:43
77KB
ComboBox自绘
记录输入
历史记录
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粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型
粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-31 18:40:27
54.69MB
1
LabVIEW 8.2的模拟输入编程
创建一个DAQmx Ⅵ获取模拟输入信号,步骤如下。 · 第1步:新建一个Ⅵ,在程序框图窗田中添加DAQmx Create Virtual Charme1.Vi创建虚拟通道,在下拉菜单中选择模拟输入电压类型为AI Voltage。Devl/ai0∶1指定物理通道为DAQ设备1的模拟输入通道0和1;mlnlmum value和maxlmum value设置模拟输入信号的下限值和上限值。程序框图如图1所示。 DAQmx Create Virtual Channel。VI下拉菜单中有6种类型:模拟输入(Analog Input)、模拟输出(Analog Output)、数字输入(Digit
2024-01-28 10:34:01
286KB
LabVIEW
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粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测,多输入单输出模型 PSO-xgboost分类预测模型 多特征输入单输出的二
粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测,多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-01-27 19:27:15
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遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型 评价指标包括:R2
遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-27 19:15:04
54.7MB
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灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,GWO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型 评
灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,GWO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-27 17:36:46
54.69MB
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贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测,bayes-RF回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、M
贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测,bayes-RF回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-23 09:06:13
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随机森林
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矿用调速器输入端安全系统的设计
分析了矿用调速器存在的安全问题,阐述了瓦斯检测和绝缘检测的原理,并给出了瓦斯信号的采样电路、绝缘阻值的CAN通信传送方式和系统的软件设计,为矿用调速器输入端设计了一套安全保护系统,通过控制接触器通断来实现矿用调速器主电路供断电控制。实验结果表明,设计的安全保护系统可以实现当达到瓦斯浓度或绝缘阻值危险范围时矿用调速器主电路立即断电,恢复正常后及时送电的功能。
2024-01-16 19:08:59
863KB
行业研究
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基于采样控制的时滞神经网络的指数同步
基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。
2024-01-16 11:18:50
1.09MB
时滞神经网络
采样控制
输入延迟法
李雅普诺夫泛函
1
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