五相电机双闭环矢量控制模型_采用邻近四矢量SVPWM_MATLAB_Simulink仿真模型包括： （1）原理说明文档（重要）：包括扇区判断、矢量作用时间计算、矢量作用顺序及切时间计算、PWM波的生成； （2）输出部分仿真波形及仿真说明文档； （3）完整版仿真模型：包括邻近四矢量SVPWM模型和完整双闭环矢量控制Simulink模型； 资料介绍过程十分详细，零基础手把手教学，资料已经写的很清楚

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为了准确反演受到邻近采空区影响的地表沉陷预计参数,通过分析工作面开采后地表正常下沉规律与邻近采空区残余沉降量的预测方法,将邻近采空区等价成变采高的小工作面开采来进行概率积分法参数反演,提出了邻近采空区影响的地表沉陷概率积分法参数反演方法。利用该方法求取的概率积分参数预计得到的地表下沉曲线与实测曲线比较吻合,为邻近采空区影响的地表概率积分参数反演提供了可行方法。

为了减少煤炭资源浪费和积极应对国家限制或地方煤矿监管部门禁止"U+L"型通风所带来的工作面瓦斯治理困局,针对兴无煤矿的近距离煤层群的特殊地况,在试验工作面的采空区开展高水充填沿空留巷项目,将工作面"U+L"型通风改为"Y"型通风,采用斜向穿层钻孔抽采邻近层卸压瓦斯。结果表明:试验采用斜向穿层钻孔方法使瓦斯抽采率提升了10%,达到47%;并且改为"Y"型通风后,采用该方法仍能解决瓦斯抽采的需要。

## 源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集（线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite），解决多变量样本空值插值，以及零值插值 **免费提供试用版代码，可自行运行计算结果。** ## 1.数据要求 （1）数据均为数值格式。 （2）每行为不同变量的值。 （2）首尾数据得有值，不能空缺。 ## 2.插值方法 （1）线性插值 （2）三次插值 （3）三次样条插值 （4）最邻近插值 （5）分段三次Hermite插值 ## 3.插值思路 （1）提取非零或者非空对应的数据进行插值 （2）找到对应非零或者非空的行以及列 （3）使用五种方法，用for循环分别对提取后的残缺合集进行插值 （4）对插值结果赋值为datanew1~5 （5）将插值的结果替换原来的非零或者非空数据 （6）判断插值结果是否为负 ## 4.插值数据 （1）空值插 （2）零值插值 ## 5.插值结果 插值结果不一一举例，选取线性插值结果进行展示。 （1）空值插值 （2）零值插值 ## 6.主程序代码展示（部分） （1）空值插值 clc,c

项目介绍： 要求： 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法（参考 Python 机器学习） LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类，不用) K 邻近（分类） 决策树，不用 集成模型，不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin

matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关： 作者：伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士，2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是： MIMIC-III： eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集： 队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者： 该存储库包含： I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb） 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m） 三， Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m） IV。 Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以： 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型； 从针对MIMI

K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测），内含数据和matlab代码，可运行。

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