针对风电叶片模具电加热系统中被控对象存在的大惯性、非线性、干扰多等问题，提出一种基于改进径向基（RBF）神经网络的串级PID温度控制方法。首先，采用RBF神经网络结构对常规PID串级控制主回路结构进行优化，在此基础上，引入双动量因子，对主控制回路的输出Jacobian信息进行系统辨识，进而实现对控制器参数的自适应整定；其次，采用Kalman滤波器对主回路的输出噪声进行滤波，以消除外部扰动对系统辨识效果的影响；最后，搭建电加热试验平台，通过现场试验对上述算法的控制效果进行分析。仿真及现场试验结果表明：改进的径向基神经网络串级PID温度控制系统相较于常规串级控制具有响应快、超调低、抗干扰能力强等优点，且在主控制回路中的Kalman滤波算法能有效消减系统的输出噪声，可在很大程度上提高控制性能。

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

该课题为基于matlab的虫害侵蚀系统。应用背景为我们可以假设一个农场主种植了一大片的植物。为了实现精准的喷洒农药。最大化实现绿色化。就需要精准的知道哪些地方的叶片被艾种给侵蚀了，侵蚀到什么程度。这时候就可以在农场架设一台24小时运转的摄像机。可以去采集一大片的植物叶片。提前对各种侵蚀程度的叶片进行训练。当摄像头采集到磨一出叶子进行颜色特征的提取和纹理的提取。从而判别出当前画面中的叶片属于被害虫侵蚀到什么程度，从而进行针对性的喷洒农药。 该课题为MATLBA语言，带GUI界面。

内含风力涡轮机叶片缺陷图像数据集，数据集总数几百张左右，分割标签，可用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测、计算机视觉等领域。 下载的txt文件含有下载链接，放心下载！！！

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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

matlab代码大面积Page GFM、Liénard JF、Pruett MJ、Moffett KB (2018)用时间序列热成像量化的叶片蒸腾时空动态 文章的支持代码和数据 代码组织如下： 叶面积测量代码和扫描数据位于目录./data/leaf_scans/ [Matlab] 热/彩色图像注册代码位于目录./registration/ [Python] 为平均叶片温度和像素尺度数据实现的瞬时叶片能量平衡模型在./model/ [R] 所有数据都在目录./data/ [*.csv] 发布时的代码和数据已存档于 , DOI: 10.5281/zenodo.1167842 接触 有关代码的问题、意见或评论，请联系 。 动态叶蒸腾作用 [kW m -2 ]

针对涡轮设计和优化的问题,提出了将涡轮叶片常见的几种叶型、榫头和橼板形式进行组合配对,建立参数化涡轮叶片零件和零件库。给出了基于特征建模技术的叶片参数化零件建模方法。该零件库在实际使用过程中,可以根据所需叶型类型、橼板和榫头结构形式选择相应的叶片零件,通过更改零件的尺寸参数,完成涡轮叶片的设计。该涡轮叶片设计方法可以极大提高设计人员的工作效率。

基于遗传算法风力机叶片设计及模态分析，陈文朴，李春，Wilson理论设计的风力机叶片参数往往为局部最优解，故采用遗传算法全局优化叶片弦长及扭角分布规律，以全年发电量最大为目标，得到

提出一种简单的水稻叶片三维建模与可视化方法。通过输入一张二维水稻叶片图像， 提取叶片的基本轮廓，创建样条曲线并计算这些样条曲线的交点， 然后将这些样条曲线相互连接构建水稻叶片分支脉络，从而建立叶片三维网格模型。利用纹理映射技术，将真实水稻叶片灰度纹理图像作为模型材质贴图，得到富含材质信息的叶片模型，结合前期建立的水稻叶色R、 G、 B三通道与SPAD的关系模型， 实现了水稻叶色的实时渲染， 得到的结果真实感强。