电磁场matlab仿真代码一维堆栈激光脉冲退火的数值模拟 概述 该存储库包含Matlab软件，用于模拟一堆材料的激光脉冲退火。 在此，模拟用于确定在激光退火过程中达到的最高温度，以便估计堆栈是否会由于激光脉冲而变钝或变形。 使用此软件，我们设计了一堆材料，以在不损坏PEN的情况下在聚萘二甲酸乙二醇酯（PEN）基板上局部加热溶液加工的IZO膜。 脉冲产生 在这里，通过在空间上将其乘以高斯，假设该脉冲等效于在空间上受限制的单频电磁（EM）波。 通过傅里叶分析，该软件将脉冲分解为单频EM波的线性组合。 分别解决每个独立波的最终相互作用，然后线性重组以近似激光脉冲。 求解电磁波方程 在每个边界处，EM波方程的振幅及其一阶导数必须连续。 其中n是材料堆栈中的第n层，L / R是第n层中分别向左/向右移动的相应波。 使用这两个方程，可以在给定初始入射波的情况下求解每一层中的左/右移动波。 有关EM波动力学的详尽介绍，请参阅David J. Griffiths的“电动力学介绍”。 EM模拟的目标是解决吸收率（Ar），也称为工作率，作为每一层中时间的函数。 这是通过将求解的EM波代入以下方程式来实现的

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针对心电图自动诊断困难这一问题，提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法，用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断，改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法，实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。

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梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等matlab和python程序：求一个空间曲面(3维)的极值点。 “阻尼牛顿法”的matlab和python程序；文件名：Damped_Newton.m / python_Damped_Newton.py “蒙特卡洛全局最优”的matlab和python程序；文件名：Monte_Carlo.m / python_Monte_Carlo.py “蒙特卡洛全局最优”算法针对Schaffer函数和Rastrigin函数的matlab程序; 文件名：Monte_Carlo “模拟退火法全局最优”算法的matlab程序，以及其针对Schaffer函数和Rastrigin函数的matlab程序; 文件名：Simulated_Annealing “粒子群全局最优”算法的matlab程序，以及其针对Schaffer函数和Rastrigin函数的matlab程序; 文件名：PSO “蚁群全局最优”算法针对普通二元函数最大值、Schaffer函数和Rastrigin函数最小值的matlab程序; 文件名：AG

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对于vrp求解的一些常用算法，主要是遗传算法，禁忌算法，模拟退火算法

将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合，提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)．以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验，并将实验结果与其他优化方法相比较．算例结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率是100％，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法．实验结果显示，遗传模拟退火算法在整体搜索同时，采用退火操作进行局部搜索，提高了算法的局部搜索能力，有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点，把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见-近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM)。该方法用LS-SVM作为识别器, 用识别率作为SA的目标函数, 提取合适的特征波长数以及对应的特征波长。3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA-LS-SVM, 主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理, 提取特征波长或主成分, 然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测。结果发现, SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长, 就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%, 而其他所有的方法发现预测率都达不到100%, 由此验证了SA-LS-SVM的优越性。实验结果表明, SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数, 而且可以提高预测精度。