1）首先需要建立控制对象的数学模型，作为图中的参考模型； 2）建立可调系统数学模型，该可调数学模型的形式与参考模型一致，令待辨识的参数为可调变量； 3）参考模型和可调模型的输入相同； 4）需要通过理论推导或者满足稳定性定理的自适应调节律，通过调节律获得待辨识的参数； 5）自适应调节律求得的辨识参数代入到可调模型之中，调整模型参数。 最终可以在线获得逐渐收敛的待辨识参数。 可以辨识永磁同步电机的定子电阻、转子磁链、DQ电感。

在Von-Mises屈服准则及正交流动准则的前提下，建立了循环载荷下叠加型A-F(Armstrong-Frederick)非线性随动强化模型的迭代算法，并根据塑性应变增量的收敛控制实现内部的平衡迭代。为验证本文数值方法的正确性，以Chaboche和Ohno-Abde-Karim随动硬化模型为例，将本文方法的计算结果与通用有限元软件ANSYS的分析结果及试验数据进行了比较，均吻合良好，验证了本文算法的可靠性。

,已通过仿真验证，结果正确。

遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 本资源包含遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码

基于关联规则算法的医疗数据挖掘，胡瑞娟，，本文通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法，针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法，利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数��

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- 基于GA的车间设施布局优化 - 各设施长宽、功能关系、物流量、搬运成本数据均在Excel中 - 待优化的两个变量分别存放设施的横纵坐标、横纵摆放抉择 - 设置了适应度函数和约束条件 - 完整matlab代码，main直接运行 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和教程，了解MATLAB的基本语法、变量和操作符等。2. MATLAB支持不同类型的数据，包括数字、字符串、矩阵和结构体等。学习如何创建、操作和处理这些数据类型是很重要的。3. MATLAB官方网站上有大量的示例和教程，可以帮助你学习各种MATLAB功能和应用。你可以按照这些示例逐步学习和实践。

根据车间布局设计的最小物流费用原则，建立车间设备布局优化模型，并对该优化模型进行遗传算法求解。借鉴车间设备布局的块树表示法，设计了基本块、分割线和方向的混和染色体，并给出解码方法。根据车间布局优化的特点，改进选择算子、交叉算子和变异算子等遗传操作算子，设计基于块树的分割线有效性检验算法，并融合了选择交叉算法的优点，有效地避免了遗传过程中无效个体的大量出现，保证了算法的有效性和高效性。最后，给出了一个12台设备车间布局仿真算例，结果表明，算法快速地在进行到170代左右时达到了收敛，并采用虚拟现实技术将计算结

三维可压缩流场MPI+OpenMP混合并行算法及应用研究，许啸，王学德，在多核CPU集群并行体系结构下，采用MPI+OpenMP的混合并行算法，对高速可压缩流场进行数值模拟，并在计算时间上与MPI算法进行比较。流�

有源电力滤波器(APF)被公认为是治理电网谐波最有效的手段,但存在固有的抖振问题。针对实际APF系统对控制性能的要求,提出基于组合趋近律的离散滑模控制算法,在滑模运动前期采用指数趋近律,在滑模运动后期采用变速趋近律,以削弱系统的抖振,提高系统稳态性能,实现更好的信号跟踪效果。