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fuzzypid
- 在matlab环境下编程实现了应用模糊控制理论整定PID控制器参数，并对已知模型进行阶跃响应仿真实验。
AlarmCorrelationModel
- 介绍告警相关性分析及其相关研究,并提出了1 个通用的告警相关性分析模型. 在分析模型中制定了告警 相关性的描述语言和规则发现步骤. 基于此,讨论了基于告警相关性分析的通信网故障诊断系统. 最后给出了告 警相关性分析模型在通信网中实现的前提条件和特点. 仿真实验表明,该模型可以压缩冗余告警信息,有利于故障 定位.
fuzzy-pid
- 该文提出调整系统控制量的模糊PID控制器的计算机设计与仿真。以碱回收炉的水位控制为例具体论述调整系统控制量的模糊PID控制器的设计、2－D控制表的建立、以及控制器计算机设计与仿真的实现。借助MATLAB模糊控制工具箱和SIMULINK仿真工具进行的仿真实验表明，该控制器既吸收了模糊控制器良好的动态性能，又克服了模糊控制器静态性能较差的缺点。并且为碱回收炉上汽包水位控制提出了一种新的尝试。该控制器结构简单、参数调整方便、快捷。
DSR
- AD HOC 网络[1 ]是一种不需要基础设施的自组织和自管理网络, 网络中所有的节点同时具有终端 和路由器的功能. 因此, 网络可以通过节点路由发现机制转发分组, 并进行路由维护. DSR 是为AD HOC 网 络设计的路由协议, 性能较优, 但对延迟、带宽、丢包率等都没加限制, 即无QoS 支持. 采用遗传算法对其 进行路由发现的优化, 使之具有QoS 保障. 并采用仿真实验对基于遗传算法的动态源路由协议与原有的动态 源路由协议在延迟、投递率和网络开销等方面进行了比较, 分析
叶卫平老师分析报告
- 研究生上课时建模与仿真实验老师所用的分析报告-postgraduate class modeling and simulation used by the teachers analysis
simn
- 计算机仿真技术课件，非常不错。实际应用计算机仿真技术时，还有许多问题需要考虑，本章将向读者介绍部分仿真应用技术，包括：仿真语言、一体化仿真技术、人工智能和专家系统在仿真技术中的应用、仿真建模方法学，以及仿真实验的计划指定和实施。 -simulation related
SimulatedAnnealingtosolveTSPproblem
- 这段代码使用了模拟退火的思想解决TSP问题。在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行中都能得到一个比较理想的结果-This code uses the idea of Simulated Annealing to solve TSP problem. In this simulation experiment to address the custom of the 20 city TSP problem, set the appropriate para
SupportVectorMachinesClassifierBasedonModifyingKer
- 以黎曼几何为理论依据，基于S.Amari的修正核函数思想提出了两种新的保角变换，用其对核函数进行数据依赖性改进，进一步提高支持向量机分类器泛化能力。以人工非线性分类问题 为对象进行研究，仿真实验结果表明采用新保角映射可以快速显著地改善分类器泛化性能，而且能大幅度地减少支持向量的数目。-Two novel conformal transformations were proposed based on the Riemannian geometry theory and S.Amari’sid
[11-14]roboserver
- 仿真机器人足球实验平台的部分程序代码仿真二维机器人足球-Experimental Platform for Robot Soccer Simulation Part of the procedure code for simulation of two-dimensional robot soccer
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
acp
- 蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法 基于群体的协作与学习 该算法已 经成功地解决诸如× ≥° 问题等多种组合优化问题 本文提出了一种基于自适应调整信息素的改进蚁群算法 该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况 动态地调整路径上的信息素 从而使得算法跳离局部最优解 通过仿真 实验获得的结果表明 该算法对于蚁群算法
SGA
- JAVA编写的用于实现TSP的遗传算法的模拟仿真实验有8个城市用eclipse直接导入运行适合初学-TSP JAVA prepared for implementation of genetic algorithm simulation experiments with 8 cities for beginners running directly into the eclipse
Immunity-clone-algorithm-with-mutation-coevolution
- 利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的算法. 算法的主要特点是:在迭代过程中,不仅抗体得到进化,同时建立变异向量集,令变异向量同步进化,协同工作,达到优化的目的. 仿真实验表明,所提出的算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务-By using the clonal selection echanism of the immune system , a method for function optimizing is proposed. The character of
optimization-algorithm
- 一种基于新型优化算法的多播路由选择方法 遗传算法&蚁群优化算法已在多播路由优化问题中得到了广泛应用 但由于算法本身的缺陷 二者在具体应用 时都存在着时间性能与优化性能之间的矛盾#论文将遗传算法与蚁群优化算法二者合成 优势互补#仿真实验表明 应用 这种算法于多播路由问题 可以得到比现有启发式算法更好的结果# -A new optimization algorithm based on the multicast routing method
immune-gengtic-simulation
- 为了更好了解遗传神经网络在系统中的对比效果，我们以室内温度控制为例，设室内的温度控制目标为18℃（20℃），其他参数保持不变的情况下，分别按照单独神经网络和基于遗传算法优化后的神经网络控制进行仿真实验.仿真结果表明，上述应用遗传算法优化的神经网络是非常有效的，通过运用遗传算法对神经网络进行优化，使其具有良好的泛化能力和快速的收敛性。-To better understand the genetic neural network contrast in the system, we control
LDPC
- 这是关于LDPC信道编码模块设计的程序 打开源程序，先运行gengrate_h.m程序，陆续将码长设置为756bit，列重设置为3，行重设置为9。在Workspace中同时将H、A、B、C、D、E、Hget、Fget、g、Tget这是个变量选择另存为encode_in.mat 格式。再运行main_encode.m进行编码，主程序运行后，在当前目录下，自动生成编码结果文件“encode—out.mat”，这将作为下一次扩频调制仿真实验的的输入信号。最后分别查看Workspace中的变量s
chap2
- 基于滑模控制的机器人的轨迹跟踪控制仿真实验研究-Sliding Mode Control Based on Trajectory Tracking Control Study
pso2
- 借助胞腔, 并利用遗传算法能够最终收敛于非线性多峰函数全局最优解的特点, 动态 地剖分和排除胞腔, 从而构成一种新型遗传算法——胞腔排除遗传算法, 利用该算法可求取非 线性多峰函数全部全局最优解。仿真实验表明该算法合理、有效。-With cell cavity, and the use of genetic algorithms will eventually converge to the nonlinear multimodal function global optimum cha
第一次实验Adaline
- 熟悉Kosko型双向联想记忆网络的原理与结构，通过仿真实验掌握具体实现方法，了解该网络的功能及性能，加深对该类网络的稳定状态和能量函数等概念的理解。(We are familiar with the principle and structure of Kosko bidirectional associative memory network. We can grasp the specific implementation method through simulation experime
神经网络
- 利用RBF网络进行仿真实验，进行数据的分类(Using RBF network to carry out simulation experiments and classify the data)