function[proj,scale,translation,freq,phase]=gas(signal_r,N,a_base,j_min,j_max,u_base,p_min,v_base,k_min,w_base,i_min,i_max);%%thissubroutineprogram(子程序)istoselectinthedictionarythebestatomsuitedthesig

MATLAB中的数据类型主要包括数值类型、逻辑类型、字符串、函数句柄、结构体和单元数组类型。这六种基本的数据类型都是按照数组形式存储和操作的。

为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求，多尺度神经网络包含了各种网络结构，常见的多尺度神经网络类型有：多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。

截止到本期，一共发了13篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？

本期推出13种2023年智能算法进行PK，在CEC2005和CEC2022函数集进行测试。文末有代码获取方式。13种算法都是2023年提出的，分别为：淘金优化器(GRO)，雪消融优化器(SAO)，霜冰优化算法(RIME)，减法优化器(SABO)，切诺贝利灾难优化器(CDO)，逻辑优化算法(ILA)，小龙虾优化算法(COA)，长城建造算法(GWCA)，几何平均优化器(GMO)，海象优化算法(WOA)

最近后台有不少小伙伴问到，新年有没有什么优惠价，您这也不搞个活动吗！本期作者郑重推出几个比较受欢迎的全家桶！一律7折优惠！每个商品仅限5次购买机会，也就是说，满5个人后，该商品会恢复原价！目前参与优惠活动的全家桶有如下几个：作品①：机器学习预测全家桶，Python代码：https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty?discount_code=GIAIBW#访问此链接可以用7折价

【MATLAB】自适应果蝇优化算法整定PID控制器参数（六）——一阶带时延的被控对象目录【MATLAB】自适应果蝇优化算法整定PID控制器参数（六）——一阶带时延的被控对象0研究背景1自适应果蝇优化算法的改进介绍

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目录前言准备IAEISEITAE前言最近在使用matlab搭建控制系统性能评价指标模型，记录一下准备MATLABR2020IAEIAE函数表达式如下所示：IAE函数模型如下所示：ISEISE函数表达式如下所示

PID参数整定就是确定比例系数（Kp）、积分系数（Ki）和微分系数（Kd）的过程，以便使PID控制器能够在系统中实现稳定、快速、准确的响应。本期的主题采用四种2024年的智能优化算法优化PID的三个参数，以便达到较好的响应曲线。四种算法分别是：牛顿-拉夫逊优化算法，美洲狮优化算法，足球队训练算法，冠豪猪优化算法。四种算法都是2024年最新的优化算法。具体原理首先，采用simulink搭建具体的模型

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习

FunctioninstructionsThedataData:Thisistheclassicmnisthandwritingrecognitionimagedata.Downloadlink:thisDirectorytree├──__init__.py├──__pycache__│└──base.cpython-37.pyc├──base.py├──base.pyc├──data│├──t1

命令输入命令可以通过在命令行窗口中MATLAB提示符(>>)后输入命令，然后按Enter键来执行命令。>>3*5ans=15%%除非另有指定，否则MATLAB会将计算结果存储在一个名为ans的变量中。

单选框和复选框和切换按钮2.1.5弹出式菜单和列表框2.1.6按钮组2.1.7菜单编辑器常见代码如果不想看文章，可以看参考视频1或者参考视频2阅读本文，可以节省一个半小时的看视频的时间哦~1.GUI界面介绍在MATLAB

Matlab数学应用基础函数本文收录了常用的matlab命令，适合matlab初学者分类记忆，加深学习印象。注：本文目的在于为matlab初学者提供命令的分类记忆和参考，不适合小白直接阅读学习。

matlab相关教程做的很完善，除了B站看看教程，官方教程我觉得更加高效。跟着教程一步一步编辑，非常方便。

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码复现、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：高比例可再生能源接入对电力系统调峰能力提出了更高要求，完善调峰辅助服务成本分摊机制有利于促进可再生能源消纳

1主要内容该程序复现《Multi-Micro-GridMainBodyElectricHeatingDouble-LayerSharingStrategyBasedonNashGame》模型，主要做的是构建基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享模型，将其分解为收益最大化子问题和收益再分配子问题。在收益最大化子问题中，考虑含碳配额和阶梯碳交易的运行成本最低为目标，采用交替方向乘子法进行分布式求解以保护

目录1主要内容1.1模型背景1.2目标函数1.3约束条件2部分代码3效果图4下载链接1主要内容本程序主要建立电动汽车充放电V2G模型，采用粒子群算法，在保证电动汽车用户出行需求的前提下，为了使工作区域电动汽车尽可能多的消纳供给商场基础负荷剩余的光伏电量，根据光伏出力与工作区负荷的偏差制定动态分时电价模型，从而减少峰谷差，保障电网稳定性，同时能够提高电动汽车用户的充放电满意度，实现双赢。配电网负荷方

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容程序复现文献《高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型》，从净负荷波动的角度出发，建立了调峰成本的量化与分摊模型，构造了无调峰需求的替代场景，将负荷和可再生能源出力曲线分别转换为无波动的均值线。其次，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本，并将有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本之差作为单一主体导致的边际调峰成本，

也不明白其分析原理和相应技巧；没发表过脑电领域的文章，不知道脑电的SCI文章该如何撰写...茗创特推出脑电数据分析及论文写作培训班，本班以脑电数据分析和处理技术为核心，以学员掌握技术、熟练应用为目的，从脑电预处理、MATLAB

1.科赫曲线（KochCurve）科赫曲线（KochCurve），也被称为科赫雪花，是一种分形曲线，由瑞典数学家HelgevonKoch在1904年首次描述。它是通过对线段进行无限次迭代生成的图形。生成科赫曲线的步骤如下：开始时，有一条直线段。在每个迭代步骤中，将线段分为三个等长的部分，并在中间一部分的位置用两边各为这部分长度的等边三角形替换，删除等边三角形的底边。对剩下的每个线段重复进行步骤2。

1.芒德球（Mandelbulb）芒德球（Mandelbulb）是一种在三维空间中表现的分形结构，这种结构从二维的Mandelbrot集合得到启发并拓展到三维空间。Mandelbrot集合是在复平面上定义的，而芒德球则是在三维的实数空间中定义的。芒德球的构造过程如下：首先在三维空间中选取一个点，以其坐标作为一个复数的实部和虚部。然后，按照Mandelbrot集合的方法，对该复数进行迭代：将其自己平

MATLAB代码:clearall;clc;closeall;%设置参数T=1;%时间总长N=1000;%时间步数dt=T/N;%时间步长mu=0.1;%均值sigma=0.2;%标准差S0=100;%

1.Cantor三分集（CantorSet）Cantor三分集（CantorSet）是一个被广泛研究的分形，由德国数学家乔治·康托（GeorgCantor）于19世纪末首次描述。它是通过对实数线段进行无限次迭代生成的一个点集。生成Cantor三分集的步骤如下：开始时，取实数线上的单位区间[0,1]。在每个迭代步骤中，将每个线段分为三个等长的段，然后删除中间的那个段。对剩下的每个线段重复进行步骤2。

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

S函数中mdlDerivative（t,x,u）参数含义mdlDerivative（）中的sys相当于是函数之间用x传递等于output函数x；output（）中的sys相当于是输出y；mdlDerivative（）的作用是将微分方程自动求积分得到结果函数；S函数的用法先是初始化；再是mdlDerivative（）中对控制系统方程需要积分的方程进行计算；得到的中间变量转到output（）函数中，在

目录1.拉普拉斯金字塔原理2.基于拉普拉斯金字塔的血管分割方法3.MATLAB程序3.实验结果与分析视网膜血管分割是眼底图像分析中的关键步骤，对于诊断视网膜病变等眼部疾病具有重要意义。

改进Dijkstra算法II的MATLAB程序实现如下：functiona=dij2_m(a)n=length(a);fori=2:nforj=1:(i-1)a(i,j)=a(j,i);endendfork

本文借助Matlab的Truetime1.5工具箱搭建了ZigBee网络的仿真平台

目录1.Voronoi图的基本原理1.1Voronoi图性质1.2Voronoi图应用2.无线传感器网络的Voronoi图3.matlab实现程序4.仿真结果在无线传感器网络中，Voronoi图是一种基于距离划分的空间分割方法

CNN、BBC、《纽约时报》、《华尔街日报》、《澳大利亚人报》……这些大型媒体，在2020年到2021的的新冠肺炎期

MATLAB实现粒子群优化算法（PSO）可以分为几个关键步骤。首先，我们需要定义目标函数，这是优化问题的核心。

下面是一个实现PSO算法的MATLAB代码示例：matlabfunction[best_position,best_value]=pso(objective_function,num_par

下面是一个简单的MATLAB实现示例：function[bestSolution,bestFitness]=woa_algorithm(objFunction,dimension,searchRange

%定义目标函数functionf=myObjective(x)f=x(1)^2+x(2)^2;%举例：二维平方和最小化end%设置参数dim=2;bounds=[-55;-55];%每个参数的边界popSize=50;maxGen=100;F=0.8;CR=0.9;%运行DE算法[bestF,bestX]=simpleDE(@myObjective,dim,bounds,popSize,maxGe

functionfpa_demo%FPA算法演示%目标函数定义objFunc=@(x)x.^2;%参数设置popSize=20;%种群大小dim=1;%问题维度maxGen=100;%最大迭代次数p=0.8;%全局搜索概率%初始化种群X=rand(popSize,dim)*10-5;%随机初始化种群fitness=arrayfun(objFunc,X);%计算初始适应度%FPA主循环forgen=

鲸鱼优化算法matlab实现function[best_solution,best_fitness]=woa_algorithm(obj_function,dim,search_space,max_iter

在MATLAB中实现蚁群算法，你需要遵循以下基本步骤：初始化参数：确定蚁群的规模、信息素的挥发系数、信息素的重要程度、启发式因子的重要程度等。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

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经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

文件名称:svm下载收藏√[54321]开发工具:matlab文件大小:126KB上传时间:2017-05-15下载次数:0详细说明：基于LIBSVM的matlab手写字体识别-AhandwrittenfontrecognitionbasedonSVM

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从git拿到的程序是gpu版本的，如果想要在本地cpu执行是需要做如下修改的：第一步：将/lib/model/nms_wrapper.py中fromnms.gpu_nmsimportgpu_nms注释掉第二步：将方法nms(dets,thresh,force_cpu=False)中的force_cpu的false改为true，表示强制启动cpu版本。第三步：将/lib下的setup.py中：?xm

[x1,y1,x2,y2]=solve('x1^2+y1^2=1','x2^2-8*x2+y2^2+15=0','x1*x2+y1*y2=1','x1+x2=a','x1','y1','x2','y2')[x1,y1,x2,y2]=solve(...x1^2/r1^2+y1^2/r2^2==1,...(x2-a)^2+(y2-b)^2==r3^2,...x1*x2/r1^2+y1*y2/r2^2=