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powersystemsimulation
本文档为包含两台发电机的电力系统故障仿真文档(This document contains two for the generator power system failure simulation document
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- 2010-06-20 09:59:49下载
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工作流系统模型的性能等价分析
讨论了基于随机Petri网的工作流系统的顺序、并行、选择、循环4种基本模型,并详细推导了这4种基本模型的性能等价公式.最后通过现实中的一个工作流实例来说明如何建立相应的随机Petri网模型,以及如何利用这些性能等价公式来计算工作流的性能参数.给出了定量分析工作流系统性能的通用方法,通过用这些等价公式不仅可以对复杂的系统进行性能等价化简,而且还可以得到性能参数的乘积解.(Workflow Performance Equivalent points)
- 2010-05-19 09:59:42下载
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LinkLayerModelMATLAB
Link Layer Model in MATLAB consisting files:
inputFile.m, LinkLayerModel.m, Q.m, topologyFile.m
- 2009-04-01 12:33:29下载
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IrisClassification
说明: Iris数据集的分类程序,包括线性分类器实验,BP网络分类器实验,以及异或数据的BP网络分类实验,外带试验报告(Iris data set of classification procedures, including linear classification experiment, BP network classifier experiments, and different BP networks or data classification experiment, take-test report)
- 2011-04-13 20:08:39下载
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chazhi
说明: Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式
Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式
Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式
Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式
Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式
Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式
Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式
SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值
SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample1 求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample2 求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample3 求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值
BSample 求已知数据点的第一类B样条的插值
DCS 用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
Neville 用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
FCZ 用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
DL 用双线性插值求已知点的插值
DTL 用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值
DH 用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标
(chazhi)
- 2021-04-27 08:38:44下载
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BG_Wael
Bacteria foraging algorithm for optimisation of anything...
- 2013-07-27 00:23:11下载
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PSO
it is the matlab code of particle swarm optimization with a test function that can be change..
- 2014-01-22 00:58:46下载
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rbf_tomo_1_01
RBF算法应用于声断层成像,根据探测器接收到声信号时间的差异,推导出区域的温度分布(RBF algorithm is applied to acoustic tomography, the detector receives the sound signal according to the time difference, the temperature distribution derived regional)
- 2010-11-08 16:42:14下载
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rbf_atrifical_neual_networks
说明: ① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件,样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意,样本输出的个数与样本个数应一致,即保证每个样本都对应一个期望输出,但每个输出的维数不要求与输入的维数相同,可任意;
② 聚类中心的个数(即基函数的个数)可根据实际情况调整;同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差;
③ 训练结束后进行测试时,要求输入的测试数据与样本具有相同的维数,测试数据的个数可任意;
④ 如果训练样本是二维的,则数据中心聚类的结果可用一平面图显示出来;同样测试数据的输出是一维的话也可显示出来;
(RBF artifical neual networks)
- 2010-04-22 21:25:46下载
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Introduction-to-MATLAB---Sikander-M.-Mirza
Introduction to Mathlab ebook
- 2012-03-25 21:32:46下载
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