在电力电子技术飞速发展的当下，磁性元件作为功率变换器中的关键部分，其性能直接决定了系统的效率、功率密度与可靠性。特别是磁芯损耗，在高频高效的应用中占有相当比重。准确评估磁芯损耗，对优化设计和提升转换效率至关重要。本文采用实验数据和数学建模相结合的方法，构建了磁芯损耗的预测模型。 针对不同励磁波形的精确识别问题，利用四种磁芯材料的数据集，分析了磁通密度波形的时域特征，并进行傅里叶变换至频域提取谐波。运用FNN构建MLP模型，用前八个谐波负值作为特征数据进行训练，但效果不佳。随后，采用信号处理与机器学习结合的THD-MLP模型，准确率达到了100%，并成功预测了数据。 研究了温度对磁芯损耗的影响，对同一种材料在不同温度下的损耗数据进行预处理和初步分析，结合斯坦麦茨方程，通过最小二乘回归拟合得到了修正后的损耗方程。该方程预测效果良好，相关系数达到0.997678，RMSE为11822.8。 再者，为探究温度、励磁波形和磁芯材料对损耗的综合影响，首先对数据进行分类和特征提取，构建了磁损值与这些因素的多项式模型，并用最小二乘法拟合获得最佳参数。通过枚举法找到了最小磁损值对应的条件，预测在特定条件下的最小磁芯损耗。 在分析了温度、励磁波形和材料对磁芯损耗的独立及协同影响后，发现传统回归方法在处理复杂非线性关系时存在局限，预测精度不足。因此，将最小二乘回归结果作为新特征，与MLP结合进行非线性回归建模，引入对数变换处理损耗数据，最终得到与真实数据高度相关的预测结果。 为计算最小磁芯损耗和传输磁能最大时的条件值，构建了基于预测模型的目标函数，并转化为最小值问题。利用遗传算法进行求解，确定了磁芯损耗和传输磁能的最优值。整个研究过程运用了多种技术和算法，包括最小二乘回归、多层感知器MLP模型、傅里叶变换、FNN以及遗传算法。 关键词包括：磁芯损耗、最小二乘回归、多层感知器MLP模型、机器学习、遗传算法等。 问题五的求解过程表明，在电力电子变换器优化设计中，准确评估磁性元件性能，特别是磁芯损耗，对于提高整体系统的效率和可靠性具有重要意义。通过实验数据和数学建模相结合，构建的预测模型能够有效评估磁芯损耗，为磁性元件设计和功率转换效率优化提供有力支持。同时，通过模型预测，可以确定最优的工作参数，为磁性元件的应用提供理论基础和实际操作指导。整体研究过程中，综合利用了现代数学建模技术和先进的机器学习方法，展现了跨学科研究在解决实际工程问题中的潜力和价值。

这一份教学资源专门为准备参加Python国家二级考试的学生设计，涵盖了教学课件、例题源代码以及课后习题答案源代码。教学资源的内容主要分为以下几个部分： 首先是教学课件，其中包含了详细的教学目标、教学内容以及教学方法等内容，旨在帮助教师和学生明确学习的重点和目标，提供了系统的教学指导。 其次是例题源代码，提供了一系列Python国家二级考试中常见的例题源代码。这些例题涵盖了不同难度和类型的题目，有助于学生理解题目要求、掌握解题思路，并提升他们的编程能力。 最后是课后习题答案源代码，为学生提供了课后习题的答案源代码。学生可以通过对比自己的答案和标准答案，检查自己的理解和掌握程度，加深对知识点的理解，从而更好地准备Python国家二级考试。 通过学习这份教学资源，学生将能够系统地掌握Python编程语言的基础知识，提高解题能力，为成功参加Python国家二级考试做好充分准备。这些资源将成为学生学习的重要辅助工具，帮助他们在考试中取得优异的成绩。这份教学资源的设计旨在帮助学生全面准备Python国家二级考试，提供了系统化的学习内容和丰富的例题源代码。学生将通过这些资源的学习，更加自信地面对考试

在二维平面中，利用到达时间差定位（TDOA）技术，结合N个锚点，通过三边法进行精确定位，采用MATLAB实现这一过程。

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基于CNN-LSSVM数据分类预测算法的Matlab代码实现（2019A版及以上适用）,基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的数据分类预测 CNN-LSSVM分类 matlab代码 注：要求 Matlab 2019A 及以上版本 ,基于卷积神经网络; 最小二乘支持向量机; 数据分类预测; MATLAB 2019A 代码,CNN-LSSVM分类算法的数据预测 MATLAB 2019A+代码示例 在当前的科技发展背景下，数据分类预测技术在模式识别、图像处理、生物信息学等多个领域得到了广泛的应用。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，因其在图像和视频识别、自然语言处理等方面表现出色，已经成为数据分析领域的重要工具。而最小二乘支持向量机（LSSVM）则是一种有效的监督式学习方法，主要用于分类和回归分析。CNN与LSSVM的结合——CNN-LSSVM数据分类预测算法，既融合了CNN在特征提取上的优势，又利用了LSSVM在分类上的高效性和准确性。 本套Matlab代码实现的CNN-LSSVM数据分类预测算法，是专为Matlab 2019A及以上版本设计的。该算法通过两个主要模块实现高效的数据分类预测：卷积神经网络负责从输入数据中自动学习到高级特征表示；最小二乘支持向量机根据CNN提取的特征进行分类决策。该算法的核心思想是将CNN强大的特征提取能力与LSSVM出色的分类能力相结合，以达到在各种复杂数据分类任务中的优化效果。 为了更好地理解和应用CNN-LSSVM算法，本代码提供了一系列的文件，包括相关的文档和图像文件。这些文件详细阐述了CNN-LSSVM算法的理论基础、实现步骤以及相关的代码示例。在文档中，用户可以找到算法的数学描述、系统架构、以及关键参数的调整和优化策略。图像文件则可能包含了算法运行过程中的某些可视化结果，帮助用户直观地理解数据在模型中的处理流程。 通过这些文件的学习，用户不仅能够掌握如何利用Matlab实现CNN-LSSVM算法，还能够了解该算法在实际问题中的应用，例如在医疗图像分析、交通标志识别、语音识别等领域的成功案例。此外，该代码还可能包含了如何在Matlab中加载和处理数据集、如何构建和训练CNN-LSSVM模型、如何评估模型性能等实践知识。这些实践环节对于学习者而言至关重要，它们不仅加深了对算法理论的理解，还提高了学习者解决实际问题的能力。 在技术不断进步的今天，掌握先进的数据分类预测技术对于科研工作者和工程师来说是一项不可或缺的技能。CNN-LSSVM作为其中的佼佼者，已经成为该领域的研究热点。而本套Matlab代码的实现，为相关的学习者和研究者提供了一条深入研究和应用该技术的捷径，为他们在数据科学的道路上披荆斩棘、勇往直前。

二摘代码MATLAB 使用浅层学习提取天际线 下面列出了我们的论文的完整实现，该代码的两个主要组件取决于Python和Matlab。 ， 作者：，，和 要求 代码的浅层学习部分取决于Python和OpenCV。 它已经在虚拟环境中使用Python 3.6.10和OpenCV 4.3.0进行了测试。 而代码的动态编程部分取决于Matlab，并已使用Matlab 2016进行了测试。 数据集 我们已经基于玄武岩，Web和CH1这三个数据集学习了滤波器组，并且还在GeoPose3K数据集上进行了测试。 前三个数据集可以从主目录下载并放置在主目录中。 原始CH1数据集可从authors'获得。 此代码提供的版本仅是为了方便起见，请查阅原始版权和CH1数据集的使用条款。 此外，请从相应的下载GeoPose3K。 GeoPose3K数据集应放置在数据目录中。 供参考，这是我们的目录结构。 data ├── Basalt │ ├── ground_truth │ ├── images ├── CH1 │ ├── cvg │ │ ├── ground_truth │ │ ├── images │ ├─

### 用友NC客户化开发全书(第三版)-nc56 #### 一、搭建NC环境 在《用友NC客户化开发全书(第三版)-nc56》的第一章中，详细介绍了如何搭建一个完整的NC开发环境，这对于初次接触NC开发的读者来说尤为重要。 1. **建立数据库**：这一部分主要讲解了如何为NC系统建立数据库。包括选择合适的数据库管理系统（如Oracle或SQL Server）、创建数据库实例、设计数据库结构等内容。这一步是整个NC系统的数据存储基础。 2. **安装NC**：介绍了NC软件的安装步骤，包括安装前的准备工作、具体的安装流程以及安装过程中可能遇到的问题及解决办法。安装NC软件是进行后续开发工作的前提条件。 3. **配置启动NC**：在成功安装NC后，还需要进行一系列的配置才能正常使用。这部分内容包括了环境变量的设置、服务器的启动与配置等，确保NC能够正常运行。 4. **Eclipse中建立NC开发环境**：使用Eclipse作为开发工具，介绍了如何在Eclipse中配置NC开发环境，包括安装必要的插件、配置项目模板等，使开发者能够在Eclipse中高效地进行NC应用开发。 5. **产品参数，档案初始化**：为了保证NC系统能够按照企业实际需求运行，需要对系统中的各种参数和档案进行初始化设置。这部分内容涵盖了常见的参数设置方法以及档案初始化的操作步骤。 6. **权限管理**：NC系统中的权限管理非常重要，它关系到不同用户能够访问的功能模块和数据范围。这部分内容详细介绍了如何设置用户权限，包括角色的定义、权限的分配等。 7. **产品主要目录结构介绍**：对于开发人员而言，了解NC系统的目录结构有助于更好地组织项目文件和资源。这部分内容介绍了NC系统的主要目录及其用途。 #### 二、NC基础技术 第二章深入介绍了NC的基础技术知识，这些技术是进行NC客户化开发的基础。 1. **NC开发基本概念**：介绍了NC开发的基本概念，包括NC架构、开发工具、开发流程等基础知识。 2. **NCUAP总体介绍**：NCUAP（用友应用平台）是用友NC的核心框架之一，这部分内容详细解释了NCUAP的组成、特点及其在NC开发中的作用。 3. **NC的开发模型**：这部分内容介绍了NC支持的各种开发模型，如MVC（Model-View-Controller）模型，并探讨了它们在实际开发中的应用。 4. **开发远程接口**：远程接口的开发是实现分布式应用的关键技术之一。这部分内容讲解了如何定义接口、实现接口、部署组件以及客户端如何调用这些接口的具体步骤。 - **定义接口**：定义接口的方法和注意事项。 - **实现该接口**：实现接口的具体方式。 - **部署组件**：将开发完成的组件部署到服务器上。 - **客户端调用**：客户端如何调用已部署的服务。 - **事务型组件发布**：如何发布支持事务的组件。 - **客户端代码**：给出了客户端调用服务的示例代码。 #### 三、NC数据库持久化技术 第三章讲述了NC系统中数据库持久化技术的相关知识，这部分内容对于确保数据的一致性和完整性至关重要。 1. **核心类介绍**：介绍了NC中用于数据库操作的核心类及其功能。 2. **通过JDBCFrameWork访问数据库**：这部分内容介绍了如何利用JDBCFrameWork框架访问数据库，包括连接数据库、执行SQL语句等操作。 3. **通过BaseDao进行对象的持久化**：介绍了如何使用BaseDao来实现对象到数据库的映射，即持久化操作。 4. **结果集合操作**：讲解了如何处理查询结果集，包括遍历、过滤等操作。 5. **结果集控制**：这部分内容涉及如何控制查询结果的返回形式，例如分页查询等。 以上三个部分从搭建NC环境、基础技术和数据库持久化技术等方面全面覆盖了NC客户化开发的关键知识点，为后续更高级别的开发提供了坚实的基础。接下来的内容将进一步深入到更高级的技术领域，如元数据建模、功能建模等，为读者提供更全面的指导。

标题中的“一个Google Earth二次开发的例子(C#)”指的是使用C#编程语言对Google Earth进行的扩展和定制化开发。Google Earth是一款强大的虚拟地球仪软件，它允许用户浏览全球的卫星图像和地形数据。通过二次开发，我们可以利用其提供的API（应用程序接口）来创建自定义的插件或应用，实现特定的功能。 在描述中提到，“需要先安装google earth，然后才能执行”，这暗示了这个项目是一个依赖于Google Earth客户端的应用。开发者必须在本地计算机上安装Google Earth才能运行和测试这个二次开发的程序。这意味着开发环境通常包括Google Earth本身以及支持C#编程的集成开发环境（如Visual Studio）。 标签“Google Earth 开发”进一步明确了这个项目的核心主题，即利用Google Earth API进行开发。Google Earth API提供了丰富的功能，例如加载KML（Keyhole Markup Language）文件，显示地标、路径，以及交互式地控制视图等。开发者可以通过这些接口实现与Google Earth的深度集成，例如创建动态地图应用、地理数据分析工具或者游戏。 在压缩包子文件“GpsTrace”中，我们可以推测这是一个与GPS轨迹相关的应用或插件。GpsTrace可能是一个程序，用于读取、解析和展示GPS设备记录的轨迹数据。在Google Earth中，这样的应用可以将GPS数据以线或点的形式叠加到地球上，使得用户可以直观地看到他们的运动路径。开发者可能已经编写了C#代码来处理GPS数据，并将其与Google Earth API结合，以便在3D环境中显示轨迹。 在具体的开发过程中，C#程序员可能会使用.NET框架，尤其是Windows Forms或WPF（Windows Presentation Foundation）来构建用户界面。同时，他们还需要熟悉Google Earth API的使用，如KmlClass库，来生成和操作KML对象。开发过程中可能涉及的工作包括： 1. 数据解析：读取GPS设备的GPX或NMEA格式数据，并转换为适合Google Earth显示的格式。 2. KML生成：使用C#编写代码，生成包含轨迹点的KML文档。 3. Google Earth交互：调用Google Earth API，将KML文档加载到Google Earth中，实现轨迹的动态显示。 4. 用户交互：设计并实现用户界面，允许用户选择、播放、暂停、保存或清除轨迹。 5. 错误处理和调试：确保程序能够正确处理各种异常情况，并提供友好的错误提示。 通过这样的二次开发，用户不仅可以查看静态的地图，还可以实时追踪和分析GPS数据，为户外活动、导航、地理研究等领域带来便利。对于学习和理解Google Earth API以及C#编程的人来说，这是一个有价值的实践项目。

基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型：降低投资成本与运营成本，减少损失负荷价值,基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型实现,基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要：代码主要做的是主动配电网的运行规划模型，为了解决规划模型中的非线性和非凸性，分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理，规划模型的目标函数是降低线路的投资成本以及运营成本，降低损失负荷价值（voll），算例中的Distflow潮流以及松弛模型均有参考文档 代码非常精品，注释几乎一行一注释； ,主动配电网规划模型;二阶锥松弛;Distflow;非线性和非凸性处理;降低投资与运营成本;降低损失负荷价值(voll);代码注释清晰。,二阶锥松弛与Distflow融合的主动配电网规划模型优化研究

在本资源包中，我们关注的是使用MATLAB编程语言来模拟量子力学中的薛定谔波动方程，特别是在一维、二维和三维势阱中的应用。薛定谔波动方程是量子力学的基础，它描述了粒子在量子态下的运动。下面我们将深入探讨相关知识点。 1. **薛定谔波动方程**： 薛定谔波动方程是量子力学的基本方程，由埃尔温·薛定谔在1926年提出。它以波函数ψ为未知量，表示粒子的量子状态。波动方程的一般形式为： \[ i\hbar \frac{\partial \psi}{\partial t} = \hat{H}\psi \] 其中，i是虚数单位，\(\hbar\)是约化普朗克常数，\(\hat{H}\)是哈密顿算符，描述粒子的能量。 2. **MATLAB编程**： MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合解决复杂的数学问题，如求解偏微分方程（PDEs），在这里就是薛定谔波动方程。MATLAB中的 ode45 函数可以用来求解常微分方程，而 pdepe 函数则适用于偏微分方程。 3. **一维势阱**： 在一维势阱中，粒子受到限制在一个有限的区域内，如无限深势阱或谐振子势阱。这些情况下的薛定谔方程可以通过分离变量法求解，得到特定的波函数形式和能量级。 4. **二维势阱**： 在二维势阱中，粒子可以在两个维度上自由移动，例如在平面势阱。解决二维薛定谔方程通常需要数值方法，比如有限差分法或者有限元方法，MATLAB的工具箱可以方便地实现这些算法。 5. **三维势阱**： 三维势阱涉及到三个空间维度，计算复杂度显著增加。MATLAB可以通过构建三维网格和相应的数值算法来模拟三维薛定谔方程的解。 6. **软件/插件**： MATLAB的插件和工具箱，如Partial Differential Equation Toolbox（PDE工具箱），可以辅助解决这类问题，提供用户友好的界面和预设的求解策略。 7. **学习与参考**： 这些代码是学习和理解薛定谔波动方程在不同维度下应用的好材料。通过阅读和运行代码，可以直观地看到波函数如何随时间和空间变化，以及不同势阱对波函数形状的影响。 在实际应用中，模拟薛定谔方程对于理解和预测量子系统的行为至关重要，如原子、分子和凝聚态物质的性质。通过MATLAB进行这些模拟，有助于物理学家和工程师对量子现象有更深入的理解。使用本资源包中的代码，学生和研究人员能够亲手实践，加深理论知识的理解，并提高编程技能。