该文件包含K60最小系统的原理图、PCB和元件清单等（不含K60芯片）

偏最小二乘回归法（ PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多 因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度 线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

只有16.9MB 的WinPE（WinXP），自身不带任何工具，但可以自行添加或直接运行硬盘中的ghost32、diskgenusPE版等工具，系统维护最适合，iso文件，可以使用grub4dos等加载。

本人参加2011年全国大学生电子设计竞赛获得测控组国家二等奖。这里上一些暑假自己设计的PCB版图。包括最小系统，232下载电路，298电机驱动，超声波测距电路，光敏三极管（这个好使，很灵敏），黑线循迹：包括一字型，十字星型（记得那年国赛的悬挂系统吗，嘿嘿），还有T字形的（走直角用的哦），以及声音传感器（09年声音引导那题蛋疼了多少人啊，哈哈） 请使用PROTEL99SE软件开启使用。有原理图和PCB图，大家觉得能用就直接打印出来做板使用吧。亲验全部无误，呵呵 不多说了，懂的同学自然懂，准备找工作了 这里祝大家国赛拿大奖！

在正点原子代码上删除了多余程序，只保留CAN通信代码和两个LED显示CAN通信状态。

阻尼最小二乘法matlab代码项目1：使用多层感知器的双月分类问题 使用MLP项目1 –团队一的双月分类问题 Abhinav Karthik Sridhar科学硕士–电气工程，美国亚利桑那州立大学 Sanjay Kumar Reddy理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 Venkata Motupalli理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 摘要-该项目的关键思想是在上下月球上使用随机数据点（1000），并以给定的距离'd'进行分隔，并使用三种神经网络案例对它们进行分类：反向传播，带动量的反向传播和Levenberg- Marquardt使用多层感知器。 简介多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络。 一个MLP至少由三层节点组成。 除输入节点外，每个节点都是使用非线性激活函数的神经元。 MLP利用称为反向传播的监督学习技术进行训练。 它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来。 它可以区分不可线性分离的数据。 图1多层感知器网络 每个MLP都具有激活功能，隐藏层的数量以及与每个隐藏层相关的隐藏神经元的数量以及与训练方法相关的学习率。 因此，我们使用Levenberg-

此代码侧重于最小化有功功率损耗。 首先，我们从所需的电力系统中获取数据，然后我们定义优化算法的参数，例如迭代次数、总体规模以及目标变量的最小值和最大值。 目标变量是： TAP、母线电压和分流器的值。 定义优化算法参数后，执行经典潮流程序，计算优化函数值。 现在迭代过程在算法达到默认迭代次数后开始，它显示了目标变量的初始值与优化算法的新值之间的比较，也显示了最优值的演化过程作为有功功率的损失。 在文件夹中，有一张关于 Jaya 算法如何工作的图像。 注意：代码设计用于任何电力系统，只需添加到文件夹并在代码中调用它。 请记住，优化过程可能需要几秒到几分钟才能收敛，具体取决于目标变量的数量和迭代次数。 要了解有关 Jaya 算法的更多信息： http://www.comingscience.com/ijiec/Vol7/IJIEC_2015_32.pdf 如果您遇到任何问题，可以通过电子邮

STM32F407最小系统板、飞控板原理图及PCB，用cadence软件打开。

一只猫和一只老鼠在一个矩形的迷宫中。迷宫中的每个方格可以是空的，或者含有障碍。猫和老鼠可以进入任意一个空的方格中。但是，无论猫或老鼠都不能进入有障碍的方格。现在,猫想捉到老鼠,它首先去计算如何才能最快走到老鼠的地方。要求: . 控制台程序. . 控制台输入: . 地图大小(长宽) . 障碍的出现的几率. . 猫的位置/老鼠的位置 . 控制台输出: . 原始的地图(格式参考上面) . 猫最少要走多步可以到达老鼠的位置. . 猫走的路径(用地图表示)

基于matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计算法-毕业设计(完整版)资料.doc