MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.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； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

本书以我国自行研制和引进的坦克火控系统为分析对象，并顾及外军装备和今后的发展。重点论述了坦克火控系统总体工作情况，各型火控系统工作原理和火控系统应用的特殊技术。其中包括国内外坦克火控系统总体和部件采用的技术和发展动向，首发命中率曲线的绘制方法，火控系统数学模型;各种类型火控系统的结构，工作原理和使用特点;现代坦克火控系统中采用的各种传感器的结构和工作原理，以及采用的一些专用技术等内容。最后，对近代有代表性的稳像式火控系统的组成结构，使用调整及主要电路功能进行了全面分析，以期使读者建立一个完整的坦克火控系统概念。

针对传统的掘进机电控系统存在可靠性低、故障率高的问题,设计了一种基于PLC的掘进机电控系统;给出了该系统总体结构,详细介绍了该系统硬件、软件设计及其远程控制的实现。实际应用表明,该系统运行稳定、可靠,保护功能齐全,满足掘进机工作要求。

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