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Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是：按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低（已经有人作国统计分析了）先生成一张字母出现频率统计表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再对密文字母计算频率，并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表（B），通过两张表的对应关系，不断用A中的字母去替换B中的字母，搜索不成功时就回退，在这里回朔是一个关键。 -generation into a
Matlabeg
- 基于 Ma t l a b语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式， 并且提供了多种选择、 交叉、 变异的方法。 通过具体实例对 Ma t l a b的遗传 算法工具箱的用法进行 了说 明介绍.-The Ge ne t i c Al g or it h m To o l b ox ba s e d on Ma t l a b s u ppo ~s t h e b i na r y a nd f lo a t ， a n d t he r e a r e t
wei
- 微网存在两种典型的运行模式：离网模式和并网模式。同时，两种模式之间的切换也应该实现无缝切换。考虑到采用主从控制以实现无环流的微网中主变换器在微网中的重要地位，本文采用V/f电压控制做为离网时变换器控制方法，通过逐步调整变换器输出电压使其跟随电网电压实现离网到并网的无缝切换；并网时采用电流控制，通过调整变换器输出电压初相角为切换时刻电网电压相位实现并网到离网的无缝切换，并对该无缝切换策略进行了仿真研究。仿真结果证明本文使用的无缝切换策略能准确、快速、可靠的实现无缝切换，并且控制思路简单，易于实现。
Adaptive-Hysteresis
- 基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制 提出了一种新的动态迟滞非线性模型. 将一定数量不同死区宽度的 backlash 模型并行相 加, 作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性. 利用该模型, 采用伪控制方法设计了一套具有 未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案, 通过自适应算法来调整干扰项的上限. 采用 Lyapunov 稳定性理论进行了严格证明, 仿真试验验证了所提方案的有效性.- A nov el class of hysteresis mo dels w
Adaptive-Embedding-Dimension
- 嵌入维数自适应最小二乘支持向量机 状态时间序列预测方法 Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine with Adaptive Embedding Dimension 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应 最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
NSGA
- 基于matlab7以上版本的遗传算法N为种群大小，M为目标数目，V为决策变量数目，min_range为决策变量最小值数组， max_range为决策变量最大值数组，f为初始群体-Genetic algorithm N-based version of the matlab7 more than the population size, M is the number of targets, V is the number of decision variables, min_range the
lunwen
- 新一代高性能无人机飞控系统的研究与设计 张小林 赵宇博 范力思-I n o r de r t o cau se t he U A V f lig ht co nt r o l sy st e m has t he f o r mida ble da t a- ha ndling ca pa cit y , t h e lo w po we r lo ss , t he st r o ng f le x ibilit y an d a hig he r int e g r at io n
ekf2
- 一种快速Kalman滤波算法实现,。对于某些不能够采取离线计算的滤波过程来说，它可以在保证一定精度的同时极大地提高计算速度和减少计算占用资源- EKF Extended Kalman Filter for nonlinear dynamic systems [x, P] = ekf(f,x,P,h,z,Q,R) returns state estimate, x and state covariance, P for nonlinear dynamic system: