smote的matlab代码ND DIAL：不平衡算法 用于不平衡学习的基于 Python 的极简算法实现。 包括深度和表征学习算法（通过 TensorFlow 实现）。 下面是当前实现的方法的列表。 欠采样 带/不带替换的随机多数欠采样 过采样 SMOTE - 合成少数过采样技术 DAE - 去噪自编码器 ( TensorFlow ) GAN - 生成对抗网络 ( TensorFlow ) VAE - 变分自动编码器（ TensorFlow ） 集成采样 RAMOBoost RUSBoost SMOTEBoost 参考： : NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 P. Kegelmeyer。 “SMOTE：合成少数过采样技术。” 人工智能研究杂志 (JAIR)，2002。 ：P. Vincent、H. Larochelle、I. Lajoie、Y. Bengio 和 P.-A. 曼扎戈尔。 “堆叠降噪自动编码器：在具有局部降噪标准的深度网络中学习有用的表示”。 机器学习研究杂志 (JMLR)，2010 年。 ：IJ Goodfellow、J. Pouget-Ab

基于arduino实现 可以通过app实现pid参数调节以及平衡控制 本科毕业设计可以参考

AVL的c++非递归实现 经测试可直接使用 由于在网上找的程序均有些小bug（可以用此程序中的测试代码测试，较少有别的代码能直接通过），所以自己写了一个。

单相全桥逆变器使用正弦 PWM 驱动。 正弦参考是使用谐波振荡器生成的。 闭环控制在同步参考系中实现，仅使用 alpha-beta 到 dq 转换。 在不平衡的 dq 控制中，α 或β 的正交分量之一被视为零。 逆变器由直流电源供电，输出驱动独立的电阻负载。

该程序基于 NRTL 模型计算 II 型三元系统的液-液平衡图。 三元混合物：己烷-庚烷-甲醇是 II 类系统的一个例子。 平衡图是在 306 K 的温度下计算的。

对Wilson、通用似化学(UNIQUAC)和非随机双液(NRTL)3种活度系数模型在离子液体体系中的相平衡应用进行了系统的比较。考察了酮类、烃类、酯类、醇类、醚类和水6类溶质与离子液体组成的二元体系，对3种活度系数模型进行了参数回归，得到了二元交互作用参数。以拟合较好的丙酮／甲醇二元体系为例，预测了丙酮／甲醇／[EMIM][triflate]三元体系的温度一组成，并与实验进行了比较。结果表明，无论在回归或是在预测中，NRTL活度系数模型均能取得满意的效果：而Wilson和UNIQUAC模型依赖于特定的体

一机器人 2015年做的一个基于IMU和STM32的独轮自平衡机器人。 仓库包含STM32的固件二进制文件和机械结构的3D模型，控制板的电路由于年代久远且不知去向。不过电路很简单，基本就是一个STM32F103的最小系统，引出了两路PWM控制两个电机；两路计时器用于读取编码器数据；以及几路用于模拟陀螺仪和加速度计的ADC。发现有基础的同学可以自己研究一下〜 演示视频看这个： :

android的一个加速度感应实现的平衡球的好例子

针对现实中交通正常运行状态远多于事件状态这一事实,提出了面向不平衡数据集的交通事件检测算法。运用SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法重构训练集,使之平衡,以支持向量机(Support Vector Machine ,SVM)作为分类器,对交通事件进行检测。使用美国I-880高速公路获取的交通数据进行算法的训练和性能测试。结果表明,基于SMOTE-SVM的交通事件自动检测(Automatic Incident Detection , AID

计算转子临界转速，分析转子系统不平衡响应