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wlan
- 基于opnet的网络仿真程序，对初学者很有帮组
omnet全书
- 集成了传感器、微机电系统和网络三大技术而形成的传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术，具有广阔的应用前景。主要表现在军事、环境、医疗、家庭等商业领域，特别在空间探索和灾难拯救等特殊的领域有其得天独厚的技术优势。为评价传感器网络协议算法的性能，仅通过实验是无法实现的，特别是包含大量节点的大规模无线传感器网络，更是很难通过实验来实现(实际上，上百个节点的实验己经比较难以管理与实现)。 为了实现无线传感器网络的仿真，研究人员设计开发了许多的仿真平台(或在现有平台建立无线传感器网络模型)，包括NS-
OPNET_si
- opnet网络仿真，很不错的一本书，只是有点老-opnet网络仿真
1000-3428(2008)22-0231-03
- 针对传统的PID 控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题，提出一种基于模糊RBF 神经网络智能PID 控制器的设计方法。 该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点，将模糊控制与RBF 神经网络相结合以在线调整PID 控制器参数，整 定出一组适合于控制对象的kp. ki. kd 参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中，仿真结果表明基于此算法设计的PID 控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Fixed for the traditional PID
Wind-speed-prediction
- 基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。 -Based on least squares support vector machine the