内容概要：本文详细介绍了基于多目标粒子群优化（MOPSO）和TOPSIS决策方法，在33节点配电系统中进行储能选址定容的MATLAB实现。首先，通过粒子群算法初始化粒子，定义粒子的速度和位置，其中位置包括发电机出力、储能位置和容量参数。接着，适应度函数用于评估电网脆弱性、网损和储能容量三个目标，采用电压偏移量加权、潮流计算等方式计算适应度。然后，利用拥挤度计算和非支配排序维护外部归档集，确保解集的多样性和分布性。最后，基于信息熵的TOPSIS方法选出最优解。实验结果显示，储能优选在17、29号节点，总容量约为1.2MW，网损降低18%，电压越限次数显著减少。 适合人群：从事电力系统优化研究的技术人员、研究生以及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统储能优化项目，旨在找到储能设备的最佳安装位置和容量配置，以提高电网的稳定性和经济性。 其他说明：文中还讨论了粒子群惯性权重的动态调整、适应度计算的具体实现、拥挤度计算的细节以及TOPSIS方法的应用技巧。此外，作者分享了一些调试经验和踩坑经历，如粒子速度更新的约束处理和初始化策略的选择。

时域、频域、信息熵等40多种时频域特征提取算法。 #时频域特征提取# 时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值、方差、标准差、有效值（均方根）、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、余隙因子。 频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根、频率标准差。 小波特征包括：8个子带小波能量比、小波能量熵、8个子带的小波尺度熵、小波奇异谱熵。 熵特征包括：样本熵、排列熵、模糊熵、近似熵、能量熵、信息熵。 matlab代码，有excel数据和mat数据代码使用案例，注释清晰

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

输入： 一个字符串，请忽略所有非字母的字符(即只关注a-z, A-Z)，且不区分字母的大小写。 提示：可以用StdIn.readAll()读入字符串的所有内容 输出： 对应字符串的熵值，输出请用格式化输出("%4.2f\n") 样例输入： To□be□or□not□To□be,↵ that□is□the□question↵ 样例输出： 3.26↵

决策树——ID3算法1.信息熵2.信息增益3.西瓜数据集来构造决策树 用信息增益大小作为决策树属性选择划分的依据是ID3算法构造决策树的核心思想 1.信息熵 在讲信息增益之前就不得不提到信息熵，信息熵定义为： 其中： D —— 样本集合 Pk —— 第k类样本所占比例（k取1,2,…,|y|） 它是度量样本集合纯度最常用的指标，通常En(t)越小样本集合纯度越高。 2.信息增益 信息增益定义为： 其中： a —— 样本中的一个属性 D —— 样本集合 Dv ——实际属性值v对应的样本集合 V —— 属性a对应的实际属性值个数 v —— 某一个实际属性值计数 Ent(D) —— D的信息熵

使用MATLAB实现信息熵的计算

matlab信息熵代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x代

信息熵概念与公式表及在NLP上的含义：包含名称、节点、信息论含义、NLP含义、公式

该资源为试用版代码~ 一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵

基于挖掘分析影响学生学习效果主因素为目的，采用了能够对数据进行挖掘分析并直观展示结果的决策树技术方法，通过某班学生某门课程的学习信息数据进行挖掘分析的试验，采用ID3和C4.5算法生成决策树，并使用后剪枝技术精简决策树，最终找出决定本门课程学习效果的主要因素-考勤。从而为分析学生学习情况，给予个性化提示与指导提供有效的建议。