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(原版)GJBz 20162-1993 军用无线电测向装备通用技术条件(GJB 4637-1993)
GJBz 20162-1993 军用无线电测向装备通用技术条件(GJB 4637-1993)
2024-09-20 09:57:43
9.96MB
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蚁群算法求解航班延误恢复经济损失优化问题(目标函数:隐性成本损失最;无约束条件)【含Matlab源码 4177期】.mp4
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
2024-08-11 09:58:48
2.78MB
matlab
1
家用太阳能光伏电源系统技术条件和试验方法
介绍了关于家用太阳能光伏电源系统技术条件和试验方法的详细说明,提供其它电源产品的技术资料的下载。
2024-07-28 11:36:57
1.69MB
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多坚硬层覆岩结构条件下采场异常矿压形成机理探析
以徐州矿务集团有限公司垞城煤矿22109工作面压架事故为背景,基于砌体梁、关键层、"S-R"稳定性理论,综合分析了4起采场异常矿压显现特征,通过采场覆岩空间结构对比,覆岩运动规律计算验证,揭示了多坚硬层结构覆岩条件下采场"双滑落失稳矿压异常显现"机理,明确了多坚硬层覆岩结构条件下采场异常矿压预测与技术控制方向。
2024-07-16 08:46:55
486KB
行业研究
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条件风险价值CVaR例程(MATLAB实现).rar
CVaR是基于风险价值(Value at Risk, VaR)发展而来的,是在一定置信水平α下,损失超过VaR值时的条件均值。VaR是指在一定的置信水平下,某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。 例程中介绍了CVaR相关的编程方法以及各参数的取值范围,注释详细,可直接运行。
2024-07-01 20:57:40
6KB
matlab
CVaR
条件风险价值
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GB_T 19638.1-2014 固定型阀控式铅酸蓄电池 第1部分 技术条件.pdf
国家标准GB_T 19638.1-2014固定型阀控式密封铅酸蓄电池 第1部分 技术条件
2024-06-05 07:50:40
844KB
铅酸蓄电池
技术条件
1
simulink使能模块,触发条件并保持
触发某个条件后按照设定时间进行保持,直到时间结束
2024-05-24 15:41:06
27KB
simulink
matlab
simulink模块
CJT188-2004户用计量仪表数据传输技术条件
CJT188-2004户用计量仪表数据传输技术条件.pdf 本标准规定了户用计量仪表(以下简称仪表),包括水表、燃气表、热量表等仪表数据传输的基本原则、接口形式及物理性能、数据链路、数据标识及数据安全性和数据表达格式的要求。 本标准适用于仪表主站与从站间,一主一从或一主多从数据交换的集中抄表系统。
2024-05-23 09:37:43
516KB
远程抄表
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二维VTI介质弹性波高阶有限差分正演模拟+pml边界条件
基于matlab编写的,VTI介质弹性波方程的高阶交错网格有限差分正演模拟+pml吸收边界条件。带有注释说明,添加了pml边界代码,很适合基础新手参考学习,波场模拟的结果以动画的方式展示。同时也可以进行波场快照的输出。注释里面还带有地震记录的代码,可以自行演示。速度模型可以自行修改演示,震源位置在模型修改的同时也需要调整。
2024-05-16 21:36:23
10KB
matlab
正演模拟
有限差分
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环境动力学已知条件下策略迭代与值迭代的强化学习算法
1. 这是作者花费一周的时间,使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法,以一个完整的项目发布,为解决“已知马尔科夫决策过程五元组,求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程,用户可以在抽象类基础上,利用继承机制,定义新的具体环境类,测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类:ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent),马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性,定义了一个GridWorldEnv的具体类,实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习,并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的,用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是:架构合理,可维护性好,可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓,也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。
2024-05-08 21:56:25
329KB
强化学习
策略迭代
面向对象
python
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