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摘要: 基于MATLAB的粒子群算法(PSO)求解车辆路径问题(VRP)的实现。用于求解带有时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)。 MATLAB代码实现 1. 粒子群算法(PSO)函数 function [bestRoute, bestCost] = pso_vrp(numCustomers, numVe 阅读全文
posted @ 2025-12-05 10:28 csoe9999 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、硬件连接方案 STM32引脚 功能说明 信号类型 PA0 (ETR) 外部时钟输入 方波信号输入 PA8 (TIM1_CH1) PWM输出(可选) 参考信号 3.3V 电源供电 - GND 地线 - 二、定时器配置代码(HAL库) // 定时器初始化(TIM2外部计数模式) void MX_TI 阅读全文
posted @ 2025-11-27 16:54 csoe9999 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 数据准备 % 已知数据点及其值 x = [1, 2, 3, 4, 5]; % x坐标 y = [1, 4, 9, 16, 25]; % y坐标 z = [2, 8, 18, 32, 50]; % 对应的值 2. 生成网格 % 生成网格 [Xq, Yq] = meshgrid(1:length( 阅读全文
posted @ 2025-11-26 16:32 csoe9999 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、专用工具箱推荐 1. l1-MAGIC工具箱 核心功能: 基追踪(BP)求解器l1eq_pd.m 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法 稀疏信号重构全流程支持 适用场景: 单信号/图像重构(如医学成像) 需要严格理论验证的学术研究 代码示例: % 基追踪求解 s1 = l1eq_pd(s2,Th 阅读全文
posted @ 2025-11-25 11:52 csoe9999 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、核心流程与关键步骤 决策树是一种基于树结构进行决策的监督学习算法,广泛应用于分类与回归任务。MATLAB通过Statistics and Machine Learning Toolbox提供完整的决策树实现工具,核心流程如下: 1. 数据预处理 数据清洗:处理缺失值(如删除或插补)、异常值检测( 阅读全文
posted @ 2025-11-21 09:57 csoe9999 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)实现电路故障模式分类 一、系统架构设计 二、关键步骤(MATLAB代码框架) 1. 数据预处理 % 加载电路仿真数据(以Cadence仿真结果为例) load('circuit_fault_data.mat'); % 包含电 阅读全文
posted @ 2025-11-14 10:29 csoe9999 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于Newmark-β法的单自由度体系地震响应MATLAB实现 一、算法原理与公式 单自由度体系运动方程: Newmark-β法递推公式: 预测步: 校正步: 二、MATLAB核心代码实现 function [time, disp, vel, acc] = Newmark_SDOF(m, c, k, 阅读全文
posted @ 2025-11-12 17:04 csoe9999 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、系统建模与问题描述 1. 资源分配数学模型 \(λ_{mn}∈{0,1}\):子载波分配状态 \(b_{mn}\):子载波n分配给用户m的速率 \(P_{mn}\):用户m在子载波n的发射功率 \(α_m\):用户m的服务质量权重 2. 关键参数配置 参数 典型值 物理意义 子载波数(N) 12 阅读全文
posted @ 2025-11-07 11:22 csoe9999 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: lprm命令来自于英文词组”Line printer remove“的缩写,其功能是用于移除打印队列中的任务,使用lprm命令来移除尚未完成的,正放在打印机贮列之中的打印任务。 语法格式: lprm [参数] 任务编号 常用参数: -E 强制加密连接模式 -P 指定目标打印机 -U 指定可选的用户名 阅读全文
posted @ 2025-11-05 16:19 csoe9999 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 算法框架设计 %% 核心流程 1. 图像预处理 → 2. PSO参数初始化 → 3. 适应度函数计算 → 4. 粒子群迭代 → 5. 阈值输出 2. PSO参数设置 % 粒子群参数 n_particles = 30; % 粒子数量 max_iter = 100; % 最大迭代次数 w = 0. 阅读全文
posted @ 2025-11-05 16:17 csoe9999 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
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