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matlab最优化案例

于 2019-09-27 发布
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代码说明:

讲解matlab里最优化案例20例,其中有函数求解,规划问题,投资问题,最佳定位问题等.

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  • 机器学习基础,配套代码
    机器学习基础,配套代码,MATLAB、 运行示例程序需按照如下步骤:1、在MATLAB中打开setpath.m文件所在目录,并运行setpath.m文件2、进入所学章节目录,运行示例m文件
    2019-07-16下载
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  • uwb定位(matlab实现)
    IIR  uwb脉冲,然后经PPM调制,经Cassioli信道获得其冲激响应h,再经卷积求得接收方获得信号,增加高斯噪声,再然后用uwb信号与接收信号作互相关函数求取延迟时间。根据各个延迟时间,由TOA算法定位。 【文件目录】 TOA_uwb ├── TOA_LS.m├── TOA_main.m├── constrained_weighted_NLOS│   ├── TOA_LS.m│   ├── add_noise.m│   ├── cir_cir_intersection.asv│   ├── cir_cir_intersection.m│   ├── constrained_weighted_NLOS.asv│   ├── constrained_weighted_NLOS.m│   ├── constrained_weighted_NLOS_ireative.m│   ├── cost_est.asv│   ├── cost_est.m│   ├── hs_err_pid404.log│   ├── limda_est.asv│   ├── limda_est.m│   ├── weights_cal.asv│   └── weights_cal.m├── dist_t.m├── kalmanfltr.m├── main.m├── monocycle.m├── tdoa_method.m├── tempt.m├── tempt1.m├── testing.asv├── testing.m├── toa.m├── uwb_channel.asv└── uwb_channel.m1 directory, 28 files
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    【实例简介】
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    很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题,环境搭建不好模型就跑不了,所以这是限制新手的一大难点,MATLAB具有成熟的运行环境,无需配置,这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。所以,本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架,完成遥感影像分类的具体操作步骤。本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本,旨在最大限度的简化操作步骤,让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码,增加自信心和学习兴趣,为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。
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  • 传统人工势场法(matlab)
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