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文章 2023-09-15 来自：开发者社区

使用应用于环境振动数据的 SSI-COV 算法自动识别线状结构的模态参数附matlab代码

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文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE + MOMENTUM + PARTAN 算法提高非线性动态系统的收敛性研究（Matlab代码实现）

1 概述【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE + MOMENTUM + PARTAN 算法提高非线性动态系统的收敛性研究研究涵盖化学加工工业、机器人、基因组学等应用。动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术是一种用于优化非线性动力系统的方法。它结合了动态集成系统、动量算法（Momentum）和基于神经网络的参数估计算法（PARTA....

文章 2023-05-16 来自：开发者社区

GMM高斯混合模型的EM算法参数估计matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果...

文章 2023-05-13 来自：开发者社区

【电力系统】基于遗传算法优化BP神经网络实现电路参数优化附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 &...

文章 2023-05-10 来自：开发者社区

基于SOA海鸥优化算法的二阶时滞系统PID控制器最优参数计算matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要一般来说，海鸥是群居性的，它们用自己的智慧来寻找并攻击猎物。海鸥最重要的是它们的迁徙和攻击行为。迁徙被定义为海鸥从一个地方到另一个地方的季节性迁移，以寻找最丰富食物来源，以提供足够的能量。该行为可描述为：在迁徙过程中，它们成群结队地迁徙。海鸥的初始位置不同，以避免相互碰撞；在一个群体中，海鸥可...

文章 2023-03-21 来自：开发者社区

【WSN定位】基于chan、taylor算法实现移动基站无源定位附各类参数测试matlab代码

文章 2023-02-21 来自：开发者社区

基于EM算法的参数辨识和分类识别算法matlab仿真

1.算法描述 EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的...

文章 2023-02-02 来自：开发者社区

m基于GA遗传算法的分件供送螺杆参数优化matlab仿真,优化参数包括螺杆总尺寸-最大圈数等

1.算法描述首先介绍MATLAB部分的遗传算法的优化算法介绍：遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代...

文章 2023-01-31 来自：开发者社区

m基于GA遗传算法的PMSM永磁同步电机参数最优计算matlab仿真

1.算法描述永磁同步电机（PMSM）基本结构为定子、转子和端盖。其中转子磁路结构是永磁同步电机与其它电机最主要的区别，其在很大程度上决定了永磁同步电机的实际性能指标。通常情况下，永磁同步电机的转子磁路结构分为：凸装式、嵌入式和内置式三种结构。目前为止，由于永磁同步电机优越的性能，其越来越受到国内外专家学者的重视，并广泛应用到了工业领域的各个方面。遗传算法的优化目标可以用如下公式表示：表示...

文章 2023-01-19 来自：开发者社区

m基于遗传优化算法的公式参数拟合matlab仿真

1.算法描述遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题...

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