SolidWorks充分利用Windows的优秀界面，为设计人员提供了直观、方便、快捷的工作界面。其参数化设计确保了零件模型、装配模型、2D工程图和材料清单之间的全程关联，为评价不同的设计方案、减少设计错误和提高设计质量提供了强有力的途径。笔者借助SolidWorks软件完成了多项纵横向课题，通过不断摸索，积累了一些经验与技巧，希望能够为广大工程设计人员提供参考。   一、模型建模   1.草图绘制   草

利用Matlab构造BP神经网络完成变压器故障诊断 样本数据：在油色谱分析领域中，基于油中溶气体类型与内部故障性质的对应关系，以油中5种特征气体为依据的判断变压器故障的方法。其特征量为H2，CH4，C2H4，C2H2，C2H6，如图3所示。在对变压器的故障识别时，变压器的故障类型选择为：无故障、中低温过热、高温过热、低能放电和高能放电。仿真数据如图：在Matlab中完成人工神经网络的创建、训练及最终的仿真，并给出仿真结果及训练误差曲线。完成如下：一、源代码如下：%训练数据P=[46.21 11.27 33.04 8.52

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山东大学人工智能导论实验4工程文件-利用神经网络分类红色和蓝色的花 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125627113 内容： 利用具有1层隐藏层的神经网络分类红色和蓝色的花。参考1 和 参考2 数据集： 2分类数据集flower，红色和蓝色点的“花”。使用X, Y = planar_utils.load_planar_dataset()加载数据集，X为样本，共有400个，Y为样本对应的标签，0表示红色，1表示蓝色。 目标：建立具有隐藏层的完整神经网络 善用非线性单位 实现正向传播和反向传播，并训练神经网络 了解不同隐藏层大小（包括过度拟合）的影响 代码要求：1.定义模型结构2.初始化模型的参数3.循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。计算当前梯度（反向传播）更新参数（梯度下降） 文档要求：对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原因。调整隐藏层大小（至少5种大小），观察不同大小隐藏层的模型的不同表现，请粘贴分类效果图，当隐

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为解决边扫描边跟踪多频连续波雷达数据互联问题，提出了一种基于目标径向速度信息的联合概率数据互联(JPDA)算法．该算法通过引入目标径向速度信息，进一步限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量，并对公共测量值权重系数进行调整，进而改善跟踪精度，缩短计算时间，提高跟踪成功概率．仿真结果表明，径向速度信息的运用使得改进的JPDA算法的跟踪性能得到了显著提高．

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