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Bispectral Mode Decomposition:多维多
变量
快照数据的Bispectral Mode Decomposition-matlab开发
三重相互作用是流体中能量传递的基本机制。 双谱模式分解 (BMD) 从实验或数值数据中得出与三元相互作用相关的相干流结构。 三元相互作用的特点是二次相位耦合,可以通过双谱检测。 所提出的方法使该三阶统计量的积分度量最大化,以计算与三重频率相关联的模式,以及识别共振三波相互作用的模式双谱。 与经典双谱不同,分解在三元组的三个频率分量之间建立了因果关系。 这允许区分和相互作用和差相互作用,以及指示非线性耦合区域的相互作用图的计算。
2025-05-27 10:07:07
37.43MB
matlab
1
【多
变量
回归预测】Matlab实现Transformer-ABKDE(Transformer自适应带宽核密度估计)多
变量
回归区间预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
内容概要:本文介绍了如何使用Matlab实现Transformer-ABKDE(Transformer自适应带宽核密度估计)进行多
变量
回归区间预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习与传统核密度估计方法的结合,旨在提升多
变量
回归的预测精度、实现区间预测功能、增强模型适应性和鲁棒性,并拓展应用领域。项目面临的挑战包括数据噪声与异常值处理、模型复杂性与计算开销、区间预测准确性、模型泛化能力以及多
变量
数据处理。为解决这些问题,项目提出了自适应带宽机制、Transformer与核密度估计的结合、区间预测的实现、计算效率的提高及鲁棒性与稳定性的提升。模型架构包括Transformer编码器和自适应带宽核密度估计(ABKDE),并给出了详细的代码示例,包括数据预处理、Transformer编码器实现、自适应带宽核密度估计实现及效果预测图的绘制。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉Matlab和机器学习算法的研发人员。; 使用场景及目标:①适用于金融风险预测、气象预测、供应链优化、医疗数据分析、智能交通系统等多个领域;②目标是提升多
变量
回归的预测精度,提供区间预测结果,增强模型的适应性和鲁棒性,拓展应用领域。; 其他说明:项目通过优化Transformer模型结构和结合自适应带宽核密度估计,减少了计算复杂度,提高了计算效率。代码示例展示了如何在Matlab中实现Transformer-ABKDE模型,并提供了详细的模型架构和技术细节,帮助用户理解和实践。
2025-05-27 08:44:07
38KB
Transformer
多变量回归
MATLAB
1
Windows bat 设置Java环境
变量
方便快捷设置环境
变量
。运行方式:单击右键,选择"以管理员身份运行",然后输入完整的JDK安装路径就可以了
2025-05-26 15:51:48
1KB
Java环境变量
Windows
bat
1
易语言驱动进程保护
易语言驱动进程保护源码,驱动进程保护,取
变量
地址_整数型_,驱动程序通信_,CreateFileA,DeviceIoControl,CloseHandle,FindWindowA,GetForegroundWindow,GetCurrentProcessId
2025-05-20 21:04:15
7KB
易语言驱动进程保护源码
驱动进程保护
取变量地址_整数型_
1
修改
变量
-pt5108规格书 high-psrr 500ma ldo
2.3 土地覆盖信息提取 这一步是将获取的规则应用于整个图像。可以直接在 ENVI 5.2 中执行决策树分类即可。 方法如下: (1) 在 Toolbox 中,选择/Classification/Decision Tree/Execute Decision Tree,在弹出的对 话框中选择决策树 txt 文件。 (2) 选择 Layer Stacking 结果图像,单击 OK。 (3) 在弹出的面板中,设置输出路径和文件名,单击 OK 执行即可。 如果待分类的数据非常大,我们经常选择一部分子区来获取决策树,之后将决策树应用 于整个图像,这种情况的操作如下。 (1) 在 Toolbox 中,选择/Classification/Decision Tree/Edit Decision Tree,在弹出的对话框 中选择决策树 txt 文件。打开从实验区获取的决策树规则。 (2) 在弹出的面板中,选择 Options->Show Variable/File Pairings,单击第一列中的
变量
, 全部替换为整个影像中对应的波段。 (3) 选择 Options->Execute,执行决策树,得到整个图像的土地覆盖结果。 图 2.7 修改
变量
2025-05-19 13:38:36
22.32MB
ENVI
1
工作
变量
-学科分组数据.xlsx
详细介绍及样例数据:https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/147661518
2025-05-18 15:40:28
1.04MB
数据集
1
MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多
变量
时间序列预测(含完整的程序和代码详解)
内容概要:本文介绍了如何使用 MATLAB 和鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN),以实现多
变量
时间序列的精确预测。文章详细描述了数据处理、WOA算法的设计与实现、CNN模型的构建与训练、模型评估与结果可视化等各个环节的具体步骤。同时,提供了完整的程序代码和详细的注释说明。 适合人群:具备一定的 MATLAB 编程基础,对时间序列预测、深度学习及优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:主要用于金融预测、能源调度、气象预报、制造业和交通流量预测等领域,旨在通过优化的 CNN 模型提高预测的准确性和鲁棒性。 其他说明:文章还探讨了项目的背景、目标与挑战,以及未来可能的改进方向。通过实验结果展示了模型的有效性和优越性。
2025-05-15 22:27:04
50KB
DeepLearning
1
MRTK3ForPICO手部关节
变量
Inspector显示脚本
MRTK3ForPICO手部关节
变量
Inspector显示脚本
2025-05-13 14:28:23
779B
unity
mrtk
1
基于COMSOL与MATLAB的一维光子晶体Zak相位及SSH模型拓扑不
变量
计算
内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL和MATLAB进行一维光子晶体Zak相位及其SSH模型拓扑不
变量
的计算方法。首先解释了Zak相位的概念以及其在一维光子晶体中的重要性,接着阐述了SSH模型的基本原理和哈密顿量表达式。然后展示了如何在COMSOL中建立一维光子晶体模型,包括定义几何结构、设置边界条件和求解本征值问题。随后讲解了MATLAB中计算Zak相位的具体步骤,包括读取COMSOL结果、计算相位因子和绘制相位变化曲线。最后讨论了结果分析,特别是拓扑相变的可视化,并展望了拓扑光学的未来发展。 适合人群:从事光子晶体研究的专业人士,尤其是对拓扑光子学感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解一维光子晶体拓扑性质的研究人员,旨在帮助他们掌握使用COMSOL和MATLAB进行相关计算的方法,从而更好地理解和应用拓扑不
变量
如Zak相位。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和注意事项,确保读者能够顺利重现实验结果。同时强调了数值积分步长的选择和数据处理的重要性,以避免常见错误。
2025-05-02 22:31:47
293KB
1
基于MATLAB与Maxwell的永磁电机多目标优化:NSGA-II算法实现五
变量
三目标参数化建模及电磁振动噪声仿真
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB中的NSGA-II算法联合Maxwell进行永磁电机的多目标优化过程。主要涉及五个设计
变量
(如磁钢厚度、槽口宽度等),并通过三个优化目标(齿槽转矩最小化、平均转矩最大化、转矩脉动最小化)来提升电机性能。文中展示了具体的代码实现,包括目标函数定义、NSGA-II算法参数设置以及Matlab与Maxwell之间的数据实时交互方法。此外,还探讨了电磁振动噪声仿真的重要性和具体实施步骤,强调了多物理场计算在电机优化中的作用。 适合人群:从事电机设计与优化的研究人员和技术工程师,尤其是对多目标优化算法和电磁仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要提高永磁电机性能的工程项目,特别是希望通过多目标优化方法解决复杂设计问题的情况。目标是在满足多种性能指标的前提下找到最优设计方案,从而提升电机的整体性能。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现路径,还包括了许多实用技巧和注意事项,帮助读者更好地理解和应用这些技术和方法。
2025-05-02 14:19:35
285KB
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