资源列表
Kuramoto
- Kuramoto code for coupled particle systems
蚁群bp
- 用蚁群算法优化bp神经网络，增加预测精度(Using ant colony algorithm to optimize BP neural network and increase prediction accuracy)
AIPSO
- 免疫粒子群混合优化算法整定PID，该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略 与粒子群优化算法相结合。对浓度低的粒子进行促进，对浓度高的粒子进行抑制，因而保持了粒子的多样性，克服了PSO 算法易于陷入局部最优点的缺点，寻优速度快。(PID paramaters optimization by AIPSO)
shang2JIAZHI_of_extract_feather_VMD_test
- 利用VMD分解，计算每个模态的能量熵的程序。(VMD decomposition is used to calculate the energy entropy of each mode.)
PIDfourdegreesfreedomshipmotion
- 通过pid控制来仿真模拟船舶航迹舵控制的船舶操纵性方程(PID control is used to simulate ship maneuverability equation controlled by ship track and rudder.)
PSO
- 优化五个发电机组的燃料成本，暂时不考虑爬坡率，不考虑禁止区，主要优势在对于负荷平衡约束等式的处理(Optimizing the fuel cost of five generators without considering the slope climbing rate and prohibition zone for the time being, the main advantage is to deal with the load balance constraint equation.
杜芬方程解的小程序
- Dufing方程是一种重要的动力系统山，是反映工程物理系统中非线性现象和混沌动力学行为的极其重要的方程式。通过Duffing方程可以探讨铁磁谐振电路中的分岔、拟周期运动、子谐波振荡。而在非线性与混沌系统的研究中，Duffing方程展示了丰富的混沌动力学行为。本文通过对不同情况下的Duffing方程进行分析，利用MATLAB进行仿真，从而对Duffing方程有进一步的了解。(Dufing equation is an important dynamic system mountain, which
Graphene
- 设计石墨烯腔并利用紧束缚模型计算其本征值(Designing graphene cavity and calculating its eigenvalues using tight-binding model)
决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行)
- 可以完美的实现用于统计学习的算法C4.5分类，完整的matlab程序(Classification of algorithm C4.5 for statistical learning)
神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
- 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选(Neural Network Variables Screening)
1419900Davenport
- 用于用MATLAB编程线性滤波法模拟风荷载计算脉动风载荷(Computation of fluctuating wind load)
最大最小蚁群算法求解tsp
- 最大最小蚁群算法 求解tsp matlab编程(Tsp matlab programming based on max-min ant colony algorithm)