Scara机器人matlab代码SCARA_Robot_Modelling_and_Control 该项目由一个 SCARA 机器人模型组成，它在 Matlab 中构建了机器人模型，并在 Simulink 中实现了不同的控制。 在这里我们可以找到项目组成的所有文件。 这是一个混合文件，其中最重要的是“rob_sic”，这是重新统一项目所有要点的主要代码，在文件“ElaboratoCdR18_19.pdf”中详细说明。 除了“.m”文件之外，我们还可以看到各种 Simulink 项目，其中构建了所有类型的控件（鲁棒性和自适应性）。 最后，提交给教授的主要文件是“PROGETTO DE CORSO_C.pdf”，用意大利语编写，因为该项目是在意大利那不勒斯的伊拉斯谟计划期间完成的。

钢管混凝土空间KK相贯节点力学性能研究，陈娟，周成野，随着现代工程大跨、重载的发展趋势，钢管混凝土结构不断出现，这些结构的节点大多是空间相贯节点。为了解决钢管混凝土空间相贯节

网球造型 网球建模资料库，用于我的硕士论文。 特别感谢Stratagem公司（ ）。 Stratagem的网球建模项目启发了该项目。 此项目中使用的某些功能是从其存储库中复制的。 在使用Stratagem代码的文件中，您可以在页面顶部找到“（c）Stratagem”。

这是Trigram语言模型的实现。 用法： （先决条件：您需要在计算机上安装python版本3才能运行此程序） 将corpus.zip解压缩（使用“在此处提取”）到项目结构的根目录。 使用python3执行main.py。 （例如：python /main.py） 请按照控制台上的说明进行操作。

modeling electric power system

这项工作的目的是从字符和单词级别方面识别图像中的文本。 ———————————————————————————————————————————————— 此处使用的数据集包含每个手写单词的图像，并以短划线分隔的文件名格式。 第一个字段代表单词id，第二个字段代表单词分割的结果，第三个灰度级将包含该单词的行二值化，第四个字段围绕该单词，第四个边界框，第五个语法标记，第六个单词表示该单词的转录。 数据集是从以下链接下载的：“ （数据/字）—————— —————————————————————————————————————————— 模型：卷积神经网络和序列的融合，使用LSTM / GRU进行序列建模—————————————————————————————————— ———————————— 笔记本： Sequence2Sequence_LSTM.ipynb： Results

随机森林图像matlab代码狗还是猫？ 任期：2018年Spring 项目名称：图像分类：狗还是猫？ 团队人数：3 团队成员：Alek Anichowski，Sophie Beiers，Mingyue Kong，Yun Li，Keith Rodriguez 项目摘要：我们为猫和狗的图像创建了分类引擎。 我们的基准模型是使用SIFT功能的GBM模型，该模型在测试试验中预测的准确率为72％，但是我们最终考虑了随机森林，逻辑回归，神经网络和SVM模型。 最后，我们最先进的模型是随机森林，逻辑回归和SVM的组合，该模型使用多数投票来预测猫和狗。 当给定一组全新的测试图像时，我们的模型正确预测猫和狗的比率为75％。 要重现我们的代码，请转到。 有关我们的项目步骤和代码的可读版本，请转至。 贡献声明：Alek开发了SIFT功能，创建了神经网络模型，对main.Rmd进行了处理，组合了模型以获得最终模型，清理了代码并进行了介绍。 Sophie开发了HOG功能，并针对所有功能组合训练了随机森林模型，并在main.Rmd上进行了工作，编写了README.md文件并进行了介绍。 Yun提取了颜色特征，并开

NetLogo中基于行尸走肉的建模 基于Agent的建模项目，用于在NetLogo中建模《行尸走肉》。 该项目是2017年Spring期末项目。 前提条件和安装 跑步 下载rar文件。 双击.nlogo扩展文件并打开。 点击设置按钮 点击开始按钮 问题描述 人类反对僵尸。 有两种人：食品收集者和猎人。 这两种人必须与僵尸合作才能生存。 蓝色物体：僵尸 绿色物体：食品收藏家 白色物体：猎人 红色的地方：现有食品 黄色的地方：空的食物的地方 系统图 实验计划 4项政策 3个不同级别的3个关键参数 每个策略27（3x3x3）个不同的方案 30次复制 每个策略运行810（30x27） 全部训练6-7小时 4种不同的政策 参考案例：main.nlogo 猎人团体运动：hunter group.nlogo 僵尸的团体运动：zombie group.nlogo 庇护所：housing_

市场混合模型 该存储库包含经济学中市场组合建模技术的代码和说明。 市场组合建模是商业智能中一种广泛使用的技术，用于发现特定领域产品的成功。 该存储库包含python和R语言的代码。

食饵捕食模型模型建模与仿真课程的实践练习 这个项目是由我在“建模和仿真”课程中编码的，它包含四个不同的练习。 建模和仿真是我们在IST学习期间选择的第一门选修课，并且由从事此工作的研究人员教授。 这种选择代表了我对系统互连以及随之而来的所有事物的热情。 在建模和仿真课程中，我学习了如何处理简单的问题，例如： 以矩阵形式（一维或多维）描述非线性系统； 状态空间建模，模型线性化和动态行为分析； 包含李雅普诺夫稳定性理论的非线性系统的稳定性； 用最小二乘法估计动态系统的参数； 关于离散事件系统的马尔可夫链问题； 惯性和车身参考系的互连，用于对自动驾驶汽车进行建模。 我们如何以数字方式（离散时间）研究自然问题（连续问题）？ 本练习模拟SIMULINK中的非线性系统，例如汽车运动，共生食肉动物/猎物关系或双摆运动。 使用MATLAB软件可以管理仿真和评估结果。 伺服机构如何表现？ 基于状态空间变换，此练习涉及伺服机制的行为及其对多种刺激的响应。 在他的稳态下，我们如何预测非线性系统的响应？ 在这里，它使用状态空间进行工作，状态空间表示稳态模型的线性化，例如节拍器在稳态点附近振荡。 根据他的过渡态