matlab编写的RBF神经网络两相流流型辨识程序

经典无线链路预算模型，预测了在自由空间中由地形的非规则性造成的中值传输衰落。该模型适用于频段为20MHz至40GHz、路径长度为1km至2000km的情况。对于给定的传输路径，该计算机程序通过频率、路径长度、极化方向、天线高度、表面绕射率、地面有效半径和地面导电常数等参数可以确定传输损耗的大小。

DINA模型及其参数估计，作者Jimmy de la Torre，发表于2009年，引用数为：385

我们为利益平衡的法律概念提出了简单的数学模型，以解决隐私权与艺术中个人数据保护之间的冲突。 7 和艺术。 欧盟基本权利宪章 (EUCh) 第 8 条反对获取来自艺术的信息的权利。 11 EUCh。 我们的方法基于将法律标准转换为函数的参数（或输入）的想法。 为简单起见，我们假设平衡仅取决于选定的法律标准，例如受影响人的社会地位，以及信息来源的领域，这些标准表示为模型的输入，称为法律参数。 此外，我们将“时间”作为一个法律标准，以欧洲法院关于被遗忘权的裁决为基础：通过将时间作为一个法律参数，我们对平衡的结果如何随着时间的推移而变化进行建模。时间。 为了通过这些标准作为法律参数来捕捉平衡结果的依赖性，数据是由一位完全合格的律师创建的。 提出了两种数学模型，时间无关模型和时间相关模型，它们使用数据进行拟合。

语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识，这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是，此知识隐式存储在神经网络的参数中，需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练，检索器使模型可以从预训练、微调和推理期间使用的大型语料库(如 Wikipedia)中检索并使用文档。首次，我们展示了如何使用蒙版语言建模作为学习信 号并通过考虑数百万个文档的检索步骤进行反向传播，从而以无监督的方式对这种知 识检索器进行预训练。 我们通过微调开放域问答(Open-QA)的挑战性任务，证明了检索增强语言模型预训练 (REALM)的有效性。我们在三个流行的Open-QA基准测试中与最先进(SOTA)的显式和隐 式知识存储模型进行了比较，发现我们在性能上优于所有以前的方法(绝对精度为 4-16％)，同时还提供了定性优势，例如可解释性和模块化。

PyQt5可重排序列表模型 通过PyQt5中的拖放列表模型可重新排序的示例 这是什么 这个小脚本演示了如何在Qt的模型视图框架中实现模型，可以通过拖放操作对项目进行重新排序。 它是在回答开始工作的延续，对堆栈溢出问题。 现在，此演示使用PyQt5。 已使用Python 3.4.3进行了测试。 这个怎么运作 只要Qt的模型视图框架的拖放操作都需要序列化一些有关要重新定位的项目的数据，则可以通过以下方式实现通过拖放操作进行重新排序： 在拖动时，我们序列化有关拖动项目的一些信息 在下降时，我们： 反序列化此信息 使用此信息在模型中找到每个放置物品的原始位置-我们需要它来确定放置放置物品的位置-

具有参数和阵列配置的单二极管光伏发电机。 具有 4 种算法的 MPPT 升压转换器。 H 桥 3 级级联逆变器。

前面三个都要，最后一个py文件是训练模型的，自己需要就根据自己训练一个model就行了【注意：数据量要够大，精度才高】

McCullagh & Nelder, Generalised Linear Models, 2nd edition. Chapman & Hall, 1989.

matlab simulation for pv system