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搜索资源列表

  1. genetic-algorithm

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  2. Rosenbrock函数的全局最大值,使用遗传算法计算。f(x1,x2) = 100 (x12-x2)2 + (1-x1)2; -2.048 ≤ xi ≤ 2.048 (xi=1,2)。 该函数有两个局部极大点,分别是:f(2.048, -2048)=3897.7342和f(-2.048,-2.0048)=3905.9262其中后者为全局最大点。 -Rosenbrock function global maximum, calculated using a genetic algo
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-11-18
    • 文件大小:50kb
    • 提供者:Youyou
  1. drtoolbox

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  2. Matlab针对各种数据预处理的降维方法,源码集合。-Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques: Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA) Sammon mapping Lin
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-03
    • 文件大小:1.94mb
    • 提供者:jdzsj
  1. pso-bp

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  2. BP神经网络具有较强的非线性问题处理能力 是目前一 种 较 好 的 用 于 时 间 序 列 预 测 的 方 法 然 而 它 存 在 易 于 陷 入 局 部 极 小,针对地震预测的应用,用改进粒子群优化的BP算法对四川地区最大震级时间序列进行预测,通过训练 预 测 次 年 的 最 大 震 级 结 果,表明此方法优于未经优化的 BP算法具有良好的预测效果 -BP neural network has a strong nonlinear problems processing power is a
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:208.64kb
    • 提供者:mali
  1. MPPT

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  2. 局部阴影条件下光伏阵列的优化设计。 随着光伏发电系统的结构及所处环境的复杂化(如光伏屋顶系统、光伏幕墙系统等),尤其是局部阴影问题的出现,光伏阵列的输出特性受到很大影响。通过理论分析、计算机仿真及系统实验等方法,研究阴影分布的影响,提出在局部阴影条件下光伏阵列最大功率点的简化算法,总结阵列结构优化的原则,并在此基础上进一步考虑局部峰值及工作电压范围等因素的影响。提出适用性较广的光伏阵列优化设计方法,为光伏发电系统的工程设计提供有力的支持。 -Under optimized conditi
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:703.57kb
    • 提供者:wangming
  1. MPPT

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  2. 光伏阵列受到局部阴影遮蔽时其}-v特性会呈现多峰特性,出现多个局部峰值。为了避免传统最大功率点跟踪算法在此情况卜难以找到全局的最大功率点,文章提出了一种优化最大功率点跟踪算法,该算法适用于局部和全局阴影发生的情况、在局部阴影情况卜,通过MATLAB仿真和样机试验与传统最大功率点跟踪算法相比,该优化算法能够判断阴影遮蔽情况是否发生,在局部和全局均一阴影的情况卜都能够跟踪到全局最大功率点避兔光伏阵列的功率损失提高光伏系统效率 -PV array by the partial shadowing
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:591.61kb
    • 提供者:dingxiaolin
  1. emd-method

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  2. 经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的,而并非由确定的理论公式定义的,所以对其进行准确的理论分析非常困难,我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数(IMFIntrinsic Mode Function ),且IMF须满足以下两个性质: (1)信号的极值点(极
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:278.69kb
    • 提供者:陈浩
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