Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：VoiceRecognition.m； Fig：GUI操作界面； 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到 Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开VoiceRecognition.m文件；（若有其他m文件，无需运行） 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、语音处理系列仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 语音处理系列程序定制或科研合作方向：语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、语音处理、语音编码、音乐检索、特征提取、声源定位、情感识别、语音采集播放变速等； CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

【优化布局】粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题是一个重要的工业工程与运筹学议题。在现代制造业中，高效的车间布局对于提高生产效率、降低物流成本以及优化工作环境具有重大意义。粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种借鉴自然界中鸟群飞行行为的全局优化算法，它在解决复杂优化问题时表现出优秀的性能。 车间布局优化的目标通常是在满足特定约束条件下，如设备尺寸、工艺流程顺序、安全距离等，寻找最优的设备位置排列，以最小化物料搬运成本或最大化生产效率。带出入点的车间布局问题更进一步考虑了物料的进出路径，确保物料流的顺畅和高效。 粒子群算法的核心思想是通过模拟鸟群中个体间的相互作用来搜索解空间。每个粒子代表一个可能的解决方案，其位置和速度会随着迭代过程动态调整。算法中包含两个关键参数：惯性权重（Inertia Weight）和学习因子（Learning Factors）。惯性权重控制粒子维持当前运动趋势的程度，而学习因子则影响粒子跟随自身经验和全局最佳经验的趋向。 在本案例中，【优化布局】基于matlab粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题【含Matlab源码 011期】.mp4文件可能包含了详细的视频教程，讲解如何利用MATLAB编程实现PSO算法解决这一问题。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合进行优化算法的实现和调试。 MATLAB代码可能会定义粒子群的初始化，包括粒子数量、粒子的位置和速度，以及搜索空间的边界。接着，将设定适应度函数，该函数根据布局方案的优劣评价每个粒子的解。在每次迭代过程中，粒子会更新其速度和位置，同时更新局部最优解和全局最优解。 在迭代过程中，粒子会根据自身历史最优位置（个人最佳，pBest）和群体历史最优位置（全局最佳，gBest）调整其运动方向。通过平衡探索与开发，PSO算法能够有效地避免早熟收敛，从而找到更优的布局方案。 当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时，算法结束，返回全局最优解，即最佳的车间布局方案。此视频教程可能还会涉及如何分析和解释结果，以及如何调整算法参数以获得更好的性能。 利用粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题，是将先进的计算方法应用于实际工业问题的典型示例。通过学习和理解这个案例，不仅可以掌握PSO算法的原理和应用，还能加深对车间布局优化问题的理解，为实际生产中的决策提供科学依据。

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