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基于BP人工神经网络的SmFeN永磁材料工艺-磁性能关系
预测
基于BP人工神经网络的SmFeN永磁材料工艺-磁性能关系
预测
,叶金文,刘 颖,采用均匀设计的方法设计了HDDR工艺条件的4因素16水平的实验方案,建立了工艺参数与磁性能之间的神经网络数学模型,利用该模型结合�
2024-02-25 15:07:27
323KB
首发论文
1
用GARP生态位模型
预测
刺萼龙葵在我国的潜在分布区
用GARP生态位模型
预测
刺萼龙葵在我国的潜在分布区,钟艮平,沈文君,检疫性杂草刺萼龙葵(Solanum rostratum Dunal.)近年来扩散蔓延到我国华北地区,明确该草在我国的可能适生范围对该草的监测和治理有重要意�
2024-02-24 19:15:13
410KB
首发论文
1
基于改进灰色
预测
自校正PID控制的矿车直流调速系统设计
针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色
预测
模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。
2024-02-24 14:51:26
614KB
矿用电机车
直流调速
灰色预测
PID控制
1
基于注意力机制attention结合门控循环单元GRU分类
预测
,GRU-Attention分类
预测
多特征输入单输出的二分类
基于注意力机制attention结合门控循环单元GRU分类
预测
,GRU-Attention分类
预测
。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-02-23 20:04:18
74KB
1
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归
预测
,多变量输入模型 matl
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归
预测
,多变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-02-23 16:18:23
33KB
网络
网络
matlab
1
遗传算法
遗传算法
之路径规划matlab代码(栅格地图)含详细注释
常见的图形算法主要有以下几种:栅格法,拓扑法,自由空间法和可视法。栅格法根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格由状态表示,即占用状态和空闲状态,指示栅格位置是否是障碍物。路径规划算法占用一个栅格,并通过搜索自由栅格并避开障碍物来规划由多个栅格组成的路径。拓扑方法将机器人的工作环境图规划成几个小空间,并通过小空间之间的连接线建立拓扑网络结构,路径规划算法搜索拓扑网络以规划由拓扑连接线组成的路径。自由空间法将实际环境规划成两个区域,即可移动区域和不可移动障碍区域。组合连接可移动区域中每个线段的中点形成地图模型,移动机器人在其中进行路径规划。视觉方法将初始位置,障碍的各个转折点和目的地两两相连,组成多线段路径结构。通过路径规划算法,可以在这些线段上规划从起始位置到目的地的完整路径。
2024-02-21 17:56:18
9KB
matlab
遗传算法
路径规划
栅格地图
1
基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列
预测
,matlab代码,要求2019及以上版本 评价指标包括:
基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列
预测
,matlab代码,要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-02-21 11:41:42
24KB
网络
网络
matlab
lstm
1
hybrid-ARIMA-LSTM-model-master_LSTM_LSTM
预测
_arima_非线性模型_股票
预测
pytho
使用LSTM-ARIMA模型进行混合
预测
,ARIMA做线性部分的
预测
,LSTM做非线性部分
2024-02-20 11:24:47
5KB
LSTM
LSTM预测
arima
非线性模型
1
MATLAB开发的LSTM深度学习网络来
预测
时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的
预测
MATLAB开发的LSTM深度学习网络来
预测
时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的
预测
2024-02-18 16:01:02
4.25MB
lstm
MATLAB
深度学习
长短期记忆网络
1
逻辑回归matlab代码-PredictingPRNGs:使用机器学习技术
预测
伪随机数生成器
逻辑回归matlab代码
预测
PRNG 使用机器学习技术
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伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例,请使用exampleKNN.m脚本(例如,运行KNN)。 要重新运行实验,请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者: 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法,以固定深度生长自举树-
预测
由树
预测
的标签的模式 KNN(k最近邻)-从训练集中
预测
k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率,并根据未归一化的贝叶斯规则
预测
具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-
预测
每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器(PRNG)。 除非另有说明,否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /
2024-02-16 11:00:22
359KB
系统开源
1
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