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EventModel
- 1、函数指针进化论 2、Java事件模型 3、.NET（C#）事件模型 4、DOM和Javascr ipt事件模型 5、Flex和Actionscr ipt3事件模型-1, the function pointer evolution 2, Java event model 3,. NET (C#) event model 4, DOM, and Javascr ipt event model 5, Flex and Actionscr ipt3
zhenhaoyongxxmb
- 线性规划问题的数学模型的一般形式 （1）列出约束条件及目标函数 （2）画出约束条件所表示的可行域 （3）在可行域内求目标函数的最优解及最优值-Min z=CX S.T. AX =b X>=0
denoise2
- 本程序是基于LeventCode平台作的。 ---包括以下方法： BivaShrink方法、模型1、模型2、模型3（TrivaShrink方法）、BayesShrink方法、LAWMLShrink方法的DWT实现和DT_CWT实现。-This procedure is based on the LeventCode platform for the. --- Including the following methods: BivaShrink method, model 1,
colormobel
- 数字图像处理，颜色模型，对图像进行颜色转换-Given a color image ‘football.jpg’. 1) Display the three component images: red, green and blue. 2) Perform histogram equalization for the original image in RGB color space, and display the result. 3) Convert RGB to HSV, e
GM1_N
- 灰色系统GM（1，n）模型的源代码，实现多因素作用下复杂系统的预测。-Gray system GM (1, n) model of the source code, under the effect of multi-factor prediction of complex systems.
TSP110707
- 本文首先提出了基于TSP 的多点位加工路径优化模型以最高生产效率为目标 函数并以数控中心的多孔位加工和多点位焊接两个典型的自动化加工系统为例来 验证该模型的经济性和适用性其次分别为这两个系统建立了基于TSP 的路径优 化模型模型中考虑了实际加工时的系统中约束条件的影响如数控加工中心的换 刀速度主轴移动速度和焊接机器人的工作台转动速度等提出了近似法将数 控加工中心主轴对同一个孔位n 次重复遍历如钻粗镗精镗等简化对n 个 极小间距的相邻点位的一次遍历从而建立相应的多点位数控加
VDSL_dowm
- VDSL的下行链路仿真。1.下行（局端到用户端）速率：20Mbps，上行（用户端到局端）速率：5Mbps；传输距离为500m；在Eb/N0 = 15dB时实现误比特率Pe<=10-4 2.可用信道频谱：0.138MHz-12MHz 3.双绞线模型采用RLCG模型，传输介质为0.4mm PE cable -simulation of VDSL down link
VDSL_up
- VDSL的上行链路仿真，满足以下指标： 1.下行（局端到用户端）速率：20Mbps，上行（用户端到局端）速率：5Mbps；传输距离为500m；在Eb/N0 = 15dB时实现误比特率Pe<=10-4 2.可用信道频谱：0.138MHz-12MHz 3.双绞线模型采用RLCG模型，传输介质为0.4mm PE cable -simulation of VDSL up link
Matlab-MPEG
- Matlab的MPEG程序. 它是MPEG心理声学模型的MatLab实现。-Matlab Program of MPEG. This is an implementation of the MPEG psychoacoustic model 1, layer I, for MATLAB.
3D-model
- 主要介绍三维模型等相关技术。1、了解三种三维模型：格网DEM、TIN和等值线； 2、能够通过三维数据构建DEM或TIN模型，生成DEM和TIN数据集； 3、能通过DEM和TIN模型生成等值线； 4、能够进行三维模型的直观显示； 5、能生成正射三维影像图； 6、能够进行三维分析，包括邻接性分析、关键点（边）分析、连通性分析、可视性（域）分析、填（挖）方计算等分析、多种路径分析等。-Introduce 3D model ..............................
using-adaptive-chebyshev
- 提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L
Load-software
- 空调负荷计算 1.简单估算根据每个房间的总的冷热负荷指标，对空调冷热负荷进行简单估算。 2.分项估算根据每个房间的分项冷热负荷指标，对空调冷热负荷进行分项估算。 3.智能估算除了各房间的围护结构负荷采用围护结构冷热指标外，其它空调负荷均根据谐波反应法（负荷温差法）详细计算。 4.详细计算所有空调负荷均根据谐波反应法（负荷温差法）进行详细计算。 采暖负荷计算 对工程各房间的采暖负荷进行详细计算，采暖负荷的计算方法参考《实用供热空调设计手册》供暖热负荷计算。计算时我们假
BPSK-STBC
- 空时码编码方案，其中系统的模型为2发1收，调制方式为BPSK-Space-time coding scheme, in which the model system made a collection of 2, for the BPSK modulation
Orangedetect
- 为了研究适合近红外光谱无损检测脐橙VC 含量的光谱预处理方法, 比较了11 种光谱预处理方法对偏最小二乘法( PLS) 建模预测效果的影响。结果表明, 小波消噪效果最好, 模型预测值与标准值的相关系数R 达到0. 957 4, 交叉验证预测均方差仅为3. 90, 最优光谱波段为7 501. 7～5 449. 8 cm- 1, 主成分数为8。小波消噪是脐橙VC 含量近红外光谱无损检测的有效光谱预处理方法。-In order to search an appro priate pret reatme
RDPC
- 用遗传算法( Genetic Algorithm，GA) 搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光 谱区间及波长，并建立了支持向量机( Support Vector Machines，SVM) 定性分析模型。实验供试农药为灭多威、 氰戊菊酯和氧乐果3 种。通过GA 来搜寻整个波段范围( 460 ～ 1 800 nm) ，将得到的9 个最佳特征光谱区间所 包含的波长( 共318 个) 作为SVM 建模的输入变量，对识别被3 种农药污染脐橙的准确率为100 。并继续应
xiyijikongzhixitong
- 设计并制作洗衣机控制模型，该洗衣机装水容量为1~2升，控制器可设定高、中、低水位和洗衣过程，控制电动机的正反转，自动进水和排水。-Design and production of washing machines control model, the capacity of a washing machine filled with water to 2 liters, the controller can be set high, medium, low water and laundry p
ant_Plane
- 之前上传的蚁群无人机不完整，还要另外下载我后来上传的 MATLABLibrary,这个是完整版： 无人机如何在复杂的战区自主飞行是时下的一个热点。这里采用了蚁群算法做出了探讨。并用matlab实现。假定无人机的活动范围为20km×20km的区域，无人机起点的平面坐标为[1,2][单位：km], 攻击目标的平面坐标为[19,18][单位：km]，同时不考虑无人机起飞降落时的限制。数字地图和敌方威胁情况[主要考虑雷达威胁]已在附件中给出。数字地图可以做适当的简化，比如可以把地形近似分为三种：高地，低
yichuansuanfaC
- 遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型. 生存+检测的迭代搜索过程是它的核心. 具体分成五部,其中每步就是程序实现过程: 参数编码(实际问题编码到遗传基因),初始群体设定(祖先),适应度函数的设计(生存选择),遗传操作设计(遗传+变异),控制参数设计(交叉率0.2-0.99,变异率0.001-0.1). -Genetic algorithms are simulated Darwinian natural selection of genetic sel
FLch7NNeg1
- 第七章的用改进的神经网络MBP算法辨识 例7.1 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，是侯媛彬和汪梅的系统辨识课本上第七章的的实验。 -Chapter VII of the MBP with an improved algorithm for neural network identification Example 7.1 that have random noise second-order system model identification is Houyuan Bin an
Map-matching-model-at-complex-roads
- 车辆导航离不开导航电子地图，地图匹配方法是连接卫星定位信息与导航电子地图的桥梁，即通过一定 的算法，根据定位信息，在导航电子地图上确定出车辆当前所行驶的道路，并在地图上实时准确地显示车辆 的位置［1］． 一套匹配准确率高、实时性好、易于工程实现的地图匹配算法是优秀车载导航产品的重要保 障［2 － 3］． 目前，大多数导航产品仅采用独立的GPS 定位方式，地图匹配方法也大部分采用基于点的投影算法， 算法简单，没有将道路的网络特征考虑进来，特别在面对复杂道路时，容易出现匹配错误，造成