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资源列表
L2_1
- 编写一个名为Perce的函数，用它来实现感知器算法。 函数的输入/输出有： （a）一个N*d维的矩阵X，它的第i行是第i个数据向量； （b）一个N维列向量y，y的第i个元素包含了类（-1，1），并且该类与相应的向量相互对应； （c）用向量w_ini初始化参数向量；并且返回估计参数向量； 假设函数最大迭代次数为10000。(Write a function called Perce to implement perceptron algorithm. The input / out
lidianchi_190322
- 锂电池模型，这个模型可用于锂电池充电和放电的仿真，输入充放电电流，即可输出端电压和开路电压(This model can be used to simulate the charging and discharging of lithium batteries. The input charging and discharging current can be used to output terminal voltage and open circuit voltage)
Q学习实现资源分配
- 目前适用广泛的强化学习就是Q学习，此压缩包包含Q学习实现例程，用于解决资源分配问题。
蚁群算法实现
- 这是蚁群算法实现的一个例程，用于解决0——1背包问题，对初始者有帮助，能够运行。
matlab平差程序设计
- 使用Matlab实现水准网平差，建立caculateH0，getBegin，getH0，getV，h0k，isContr和nameToindex函数实现水准网平差，并进行精度分析。(Establish caculateh0, getbegin, geth0, getv, h0k, iscontr and nametoindex functions to realize leveling network adjustment, and analyze the accuracy.)
机器学习之随机森林
- Bagging是并行式集成学习方法最著名的代表，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，随机森林（RF）是Bagging的一个扩展变体，RF在以决策树为基学习器构建Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。在RF中，集成模型的每棵树构建时所需的样本都是由训练集经过有放回的随机抽样得来（即自助采样法bootstrap sample）。
IDW
- 反距离加权插值，即IDW(Inverse Distance Weight) ，也可以称为距离倒数乘方法。是指距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。(Inverse distance weighted interpolation, IDW (inverse distance weight)
运动学动力学验证
- 6自由度机器人运动学与动力学仿真，基于MATLAB语言编程，结合SIMULINK联合仿真(Kinematics and dynamics simulation of 6-DOF robot, based on MATLAB language programming, combined with SIMULINK joint simulation)
智能算法matlab代码
- 文件中的30个chapter分别是30个常用智能优化算法matlab源代码，可用于特征提取和机器学习等算法的优化中。
混凝土圆形随机骨料（可导入comsol）
- matlab语言用于生成二维随机圆形混凝土圆形骨料。(MATLAB language is used to generate two-dimensional random circular concrete aggregate.)
DSP_MATLAB
- 数字信号处理：自适应一步线性预测，自适应噪声抵消(Digital signal processing: adaptive noise cancellation, adaptive one-step linear prediction)
glider
- 纯电动汽车的仿真模型，模拟汽车在标准工况下的运行(The simulation model of pure electric vehicle simulates the operation of the vehicle under standard working conditions)