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l2范数matlab源码N15 LIM 该项目将 N15 值集成到用于生态系统建模的线性逆模型中。 以下是实际脚本，有多种格式。 该项目的一个主要目标是促进该工具在海洋学界的使用。 我们欢迎任何问题或疑虑，尤其是关于如何开始使用线性逆向建模。 ：读取电子表格并准备 LIM 中使用的矩阵和向量。 还加载来自前向模型的结果以在 LIM 中使用。 ：准备好运行时环境并处理所有 bunr-in 阶段以及实际模型运行。 最后保存所有结果。 ：由模型初始化脚本调用，不打算从一个模型编辑到另一个模型。 改编自 Van den Meersche 的xsample脚本。 ：包括在随机游走过程中更新 N15 相关方程的函数。 也是附件功能的理想文件。 A 也包含在模型输入和输出文件中。 多种格式 通常，用户可访问的脚本可作为 jupyter 笔记本文件或直接 R 代码使用。 N15 安装文件： , , 模型初始化脚本：， 修改后的 MCMC 采样算法： 有了这些附加功能： 关于笔记本文件 由于不是每个人都熟悉 Jupyter Notebook 平台，让我们就它说几句话。 Jupyter，正式名称为 iPy

主要用于windows系统提示没有对应的api-ms-win-downlevel-kernel32-l2-1-0.dll动态库时导致的一系列报错问题。下载解压后，放到对应目录下：C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Debuggers\x86\api-ms-win-downlevel-kernel32-l2-1-0.dll

api-ms-win-core-heap-l2-1-0.dll 32位 api-ms-win-core-heap-l2-1-0.dll 64位

本文利用动态输出反馈控制器研究了基于事件触发的线性系统量化反馈控制的有限增益L2稳定性问题。 采用时滞系统方法处理周期事件触发控制系统。 当使用无限级对数量化器时，根据线性矩阵不等式，已经提出了足够的事件触发条件来保证具有外源干扰的系统的有限增益L2稳定性。 此外，与事件条件相关联地设计了有限水平的量化器，通过该量化器可以实现闭环系统的最终有界性。 此外，已经给出了动态控制器的明确表达。 最后，通过数值例子说明了理论结果的可行性和有效性。

多个 MERRA-2 AOD/AOT/BC 图

GPS L2频段 L2CM码发生器，对于不是很理解L2CM码的朋友有一定帮助，已验证通过可用 ，欢迎交流

matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码，以使用实验输入输出数据来识别（近似）NARMA-L2模型。 有关NARMA模型，NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息，请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意，该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中，我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的，该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多，但效率较低。 由于其更先进的训练算法，MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具，则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码，而不是依赖于现有的库（例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow） ，从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化，因此此实现非常有效。 可以任意指

2021年 H19-369_IT存储 L2