纯Aloha和时隙aloha吞吐量.数学模型建设和计算

使用数学方程建模的 BLDC 电机

为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5~10时,便能对不同类型的电晕电流波形进行高精度拟合,拟合误差量级可达10-4,拟合时间约为2~10 s,通过提取网络的权值、阈值参数可得到电流的解析表达式。该方法得到的电流表达式具有统一的结构,不依赖于电流波形,可作为电晕电流的通用数学模型。

用模拟退火法识别J-A磁滞数学模型的参数，白保东，王佳音，提出了一种识别J-A磁滞数学模型参数的方法，建立了测试30ZH120硅钢片磁特性的实验系统。利用爱泼斯坦方圈进行实验，并且测量了一组30

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基于现代物流配送路径中出现的车辆没有根据配送路线完成任务和配送路线不合理的原因，就实现了基于混合遗传算法的物流配送路径优化设计。首先，本文使用遗传算法和聚类分析技术的相互结合，提出了对物流配送路径优化问题的算法。其次，通过聚类分析技术实现配送客户综合的优先级聚类。最后，利用配送路优化的数学模型提出了混合遗传算法的物流配送路径优化数学模型。通过对本文所研究的算法进行计算，表示此种混合路径能够有效解决现代物流配送路径中不合理的问题，并且实现最优解。

FLIGHT.m 是一个教程程序，大量注释使解释变得容易。 它提供了飞机的完整六自由度模拟，以及在用户选择的任何飞行条件下进行微调计算和线性化模型的生成 [1]。 通过更改代码中包含的数字来更改飞机控制历史、初始条件、标志设置和其他程序控制操作； 没有单独的用户界面。 代码的设计是为了简单和清晰，而不是为了执行速度，给读者留下了一个挑战，那就是找到让程序运行得更快的方法。 可以对代码进行大量添加，包括反馈控制逻辑的实现、随机湍流或微爆发风切变的模拟以及实时执行的接口。 对计算机代码的准确性或正确性不作任何明示或暗示的保证。 FLIGHT.m 是调用程序函数的脚本。 此处定义初始条件，启用三个主要特征（修剪、线性化和模拟），并生成输出。 调整状态和控制的初始扰动允许模拟瞬态效应。 如图所示，通过首先定义包含状态速率元素的成本函数 J，然后使用 fminsearch 中包含的 Downhil

问题1 车辆数量估计 题目描述 交通管理部门为了掌握一座桥梁的通行情况，在桥梁的一端每隔一段不等的时间，连续记录1min内通过桥梁的车辆数量，连续观测一天24h的通过车辆，车辆数据如下表所示。试建立模型分析估计这一天中总共有多少车辆通过这座桥梁。 python 实现(关键程序) def get_line(xn, yn): def line(x): index = -1 # 找出x所在的区间 for i in range(1, len(xn)): if x <= xn[i]: i

暴雪系列的产品，均以平衡性而著称，作者是数值策划新手，对星际/魔兽/暗黑系列的平衡性根据一些有限的资源，对暴雪的平衡调整方法做一些猜测和分析。极有参考价值。

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