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文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

条件数的倒数：rcond(A)：A为矩阵，rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好，那么其值在1.0附近；反之，则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i

查版本：CALLdbms.components()YIELDname,versionsRETURNname,versions;清数据：MATCH()-[r]->()DELETEr;MATCH(n)DETACHDELETEn;

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法：（1）方差选择法计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算，然后按照方差大小对特征进行降序排列，保留前几个方差较大的变量。（2）随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成

**基本用法：**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区，并将其设置为当前坐标区。应用场景1：在图窗中放置两个Axes对象，并为每个对象添加一个绘图。要求1：指定第一个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.10.1)处，宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.650.65)处，宽度和高度均为0.28。默认情况下，所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时

以下matlab代码作用为批量修改（文件数1到任意）csv文件中的值，例如将所有大于0的数修改为1clc;clearall;path='';%读取output_path='';%输出路径mkdir(output_path

vscode写MATLABpython下载官网说明VersionsofPythonCompatiblewithMATLABProductsbyRelease-MATLAB&Simulink不确定这三列都表示什么意思

一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是：对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y)，f与w的相关可表示为：c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,

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目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1BP算法的基本原理4.2BP算法的优点与局限性5.完整工程文件1.课题概述基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的雷达系统，能够在各种天气和光照条件下提供地表的高分辨率图像。BP（BackProjection）算法，即后向投影算法，是SAR成像中的一种常用算法，以其高精度和适应性强的特点而广受关注。2.

21中信号分解方法汇总CEEMD(互补集合经验模态分解)CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)EEMD(集合经验模态分解）EMD(经验模态分解)ESMD(极点对称模态分解）EWT(经验小波变换分解)FEEMD(快速EEMD分解)ICEEMDAN(改进自适应噪声完备集合经验模态分解)LMD(局域均值分解)MVMD(多元变分模式分解)POD(本征正交分解)REMD(固有时间尺度分解)RLMD

从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解（SGMD）是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架，用

1.微电网微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标，参考文献采用改进的粒子群算法（PSO）对优化模型进行求解。该模型主要包括两个核心模块：系统仿真模块和运行优化模块。系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件（如发电机、储能装置、负荷等）进行建模和仿真，可以得到

智能优化算法改进是指对传统的智能优化算法进行改进，以提高其性能和效果。以下是对几种改进方法的详细介绍：1.莱维飞行（LevyFlight）：莱维飞行是一种随机游走策略，其步长服从莱维分布。在优化算法中，莱维飞行可以用于增加搜索的多样性，从而更好地探索解空间。2.随机游走（RandomWalk）：随机游走是一种基于随机性的搜索策略，通过随机地选择下一步的方向和距离来进行搜索。在优化算法中，随机游走可

t=datetime('today');%get今天日期t1='2002-04-01';m=datenum(t1-t+1)%做差后是hour,转化为天数参考matlab日期函数

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述在现代无线通信系统中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率、强大的抗多径衰落能力以及灵活的带宽分配等优势，成为了一种非常重要的调制技术。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用是一个集成了信息科学、生物学原理和运筹学的跨学科研究领域。

对所有主要数字测力台、EMG和模拟设备的本机即插即用支持为研究人员提供了在Visual3D、MotionMonitor、MATLAB和其他第三方生物力学软件包中进行显示和分析最需要的工具

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。

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有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）回归预测算法是一种结合鲸鱼优化算法和混合核极限学习机的混合算法。其原理主要包含以下几个步骤：初始化：设定鲸鱼群体的初始位置及速度，设定混合核极限学习机的初始参数。计算适应度：根据目标函数值计算每只鲸鱼的适应度，并根据适应度选择最优解。更新位置和速度：根据鲸鱼的适应度和目标函数值

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微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1文章简介文章DOI:10.1109/TGRS.2023.3265508链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10097458/keywords#keywords该篇文章讲的是一种遥感反演雪深的新方法，

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。该方法结合了双向模型和门控机制，旨在有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。具体来说，BiGRU模型由两个方向的GRU网络组成，一个网络从前向后处理时间序列数据，另一个网络从后向前处理时间序列数据。这种双向结构可以同时

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咨询过了MATLAB支持，这里提供两个原因和解决方案：辅助功能冲突Magnet，GoogleDrive或Spectacle等软件的功能可能和MATLAB起了冲突，cmd+Q退出这些程序再尝试启动MATLAB

.1.7workspacebrowser和variableeditor窗口151.7.1workspacebrowser窗口151.7.2variableeditor窗口151.8命令行辅助功能与functionbrowser161.9help171.9.1helpbrowser181.9.2命令窗口查询帮助18第2章矩阵和数组202.1矩阵的创建与组合202.1.1创建简单矩阵202.1.2创建

前言第1章MATLAB入门1．1MATLAB概述1．1．1什么是MATLAB1．1．2MATLAB的发展历程1．1．3MATLAB语言的特点1．1．4MATLAB系统1．1．5MATLABR2012a的新特性

一、编程图表类（一）MatlabMatlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学

它提供了一种类似于Matlab的绘图接口，并且可以与NumPy等其他常用的科学计算库配合使用。Matplotlib能够创建各种类型的图形，包括折线图、散点图、柱

OpenCV使用C/C++开发，同时也提供了Python、Java、MATLAB等其他语言的接口。它是跨平台的，可以在Windows、Linux、MacOS、Android、iOS等操作系统上运行

后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

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本期复刻效果：感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了，未来可能会统一整理为一个工具包？(任重道远，道阻且长)：代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂：clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose('slan%d',1:75);%随机生成数据%rng(10)Data=rand(75,3);%分类数N=5;%

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一、使用希尔伯特变换计算信号包络1.函数调用y=hilbert（x）2.范例clearall;clc;closeall;n=-5000:20:5000;%样点设置%程序第一部分:直接做做希尔伯特变换N=length(n);%信号样点数nt=0:N-1;%设置样点序列号x=120+96*exp(-(n/1500).^2).*cos(2*pi*n/600);%设置信号Hx=hilbert(x);%希尔