MATLAB代码：基于改进粒子群算法的含电动汽车参与园区综合能源优化调度 关键词：电动汽车 改进粒子群 综合能源 优化调度 园区 参考文档：《含电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究》第3章：复现 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个含有系统能源运营商、分布式光伏用户、电动汽车充电代理商的园区综合能源系统，分析了三种市场交易主体的属性以及市场交易机制，建立了三方市场主体各自的综合能量管理优化策略，采用改进的粒子群算法对模型实现了求解，算例选取了某商务型办公园区的冬季典型场景。 此方法更加具有创新性，代码非常精品，注释保姆级

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

matlab做森林火灾代码Fire_ROS_Calculator 蔓延火灾率（ROS）计算器是使用MatLab构建的软件，可帮助野火研究区的研究人员测量实验室环境中在表面上蔓延的火灾的蔓延率（ROS）。 主要目的是校准用过的相机来拍摄火势蔓延，从而可以测量与火像的真实距离，从而计算出ROS。 该软件具有完整的GUI（图形用户界面）。 有一个可供Windows安装和使用的编译版本，要安装该程序，您需要在计算机上安装MatLab Runtime Libraries R2018a； 但是，如果不这样做，安装程序将从Internet下载并自动安装。 如果您使用的是其他操作系统，则必须编译自己的版本，或者直接从MatLab运行该程序。 为此，请下载源代码文件夹中的所有文件，并将其放置在MatLab的当前目录中。 通过在命令窗口中键入Fire_ROS_Calculator运行该程序。 该程序由葡萄牙科英布拉大学的团队（工业空气动力学发展协会|森林火灾研究中心）开发。 从以下位置下载最新版本（v.2.5.1）： 该软件有手册：和验证报告： 我们期待着进一步开发该程序，并且还具有计算户外火灾蔓延的RO

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

三相桥式有源逆变电路的MATLAB建模仿真.pdf

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昨天刚离校毕业，毕设做的勉勉强强但总归有所收获，希望把做毕设里一些东西分享给大家。注意：本设计改进后的BP神经网络实际上没有达到要求，但是双非综合性大学的本科毕设也能过关，所以本资源适合用来混一混。因为神经网络在自动化领域的应用模棱两可，没看见真正有人分享出源代码和数据集，整个过程的。也欢迎大佬看过本设计后批评指正！！我真也想知道怎么实现神经网络应用于控制系统！多谢大家，另外有需要别的资源请私信，但看此软件少。

Patch-based Near-Optimal Image Denoising http://users.soe.ucsc.edu/~priyam/PLOW/download.php

基于神经网络的退化图像复原算法是一种通过训练深度学习模型来恢复退化图像质量的方法。这种算法利用神经网络的强大表示学习能力，能够学习从模糊、噪声等退化图像中提取出干净、清晰的原始图像信息。

Scara机器人matlab代码SCARA_Robot_Modelling_and_Control 该项目由一个 SCARA 机器人模型组成，它在 Matlab 中构建了机器人模型，并在 Simulink 中实现了不同的控制。 在这里我们可以找到项目组成的所有文件。 这是一个混合文件，其中最重要的是“rob_sic”，这是重新统一项目所有要点的主要代码，在文件“ElaboratoCdR18_19.pdf”中详细说明。 除了“.m”文件之外，我们还可以看到各种 Simulink 项目，其中构建了所有类型的控件（鲁棒性和自适应性）。 最后，提交给教授的主要文件是“PROGETTO DE CORSO_C.pdf”，用意大利语编写，因为该项目是在意大利那不勒斯的伊拉斯谟计划期间完成的。