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DDEA-SE 使用选择性代理集合的离线数据驱动的进化优化 王递，金耀初，孙超丽，约翰·多尔蒂，使用选择性代理集成的脱机数据驱动的进化优化，关于进化计算的IEEE事务，已被接受。

arcgis中想要批量出图，数据驱动出图是一种理想的选择，但缺点是，如果几个图斑相邻，会显示全部的图斑； 前段时间，工作需求，需要出图，要求1、批量；2、只显示当前图斑； 由此，产生以上 代码； 图层说明，1、in_fc 为要素图层；2、in_fld为字段，依赖于要素图层；3、in_Folder为输出文件夹；

数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究

离散控制Matlab代码数据驱动验证 Alexandar Kozarev，John Quindlen，Jonathan How和Ufuk Topcu撰写的“动态系统的数据驱动验证案例研究”代码已提交给Hybrid Systems：Computation and Control 2016。 文件夹中包含以下示例：Van der Pol振荡器，模型参考自适应控制器，飞机反向安全控制器和基于强化学习的控制器。 这些示例中的每一个将在其各自的后续部分中进行进一步说明。 本文中使用的训练和测试数据以及训练支持向量机所需的Matlab代码都包含在每个文件夹中。 请注意，SVM实施需要Matlab机器学习库。 除非另有说明，否则不包括用于生成这些样本的代码-仅包括样本本身。 范德波尔振荡器 第一个示例是Van der Pol振荡器，它取自先前的非线性分析和验证工作，并提供了比较基准。 问题的目的是估计一组初始条件，系统将从这些条件中成功返回原点（0,0）。 必要的文件位于以下文件夹位置：“ Van der Pol Oscillator”。 函数是“ vanderpol svm.m”，训练和测试数据都

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

python实现接口自动化测试： 1、测试框架：python+unittest+requests+ddt数据驱动 2、测试用例维护在excle 3、支持post方法、get方法等 4、支持测试报告结果发送至qq邮箱

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数据驱动的PID控制器及其在纸浆中和过程中的应用