飞行仿真建模

MATLAB实现遗传算法，求最短路径，经检验比较稳定。

【实例简介】《Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析》随书源代码

字符识别matlab源代码，可运行，可以准确识别英文字母和数字。

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于

android使用mqtt例子

1.用户之间的异步的即时文字通讯；2.支持文件传输功能；3.至少支持在局域网内实现基本文字通信功能4.CS通信、无服务器下CC通信

这是自适应粒子群算法的matlab源代码，十分经典好用

50V_50A移相全桥ZVSDC_DC变换器的设计，数据库资料，分享给大家，做变换器设计的可以学习下

【实例简介】转速、电流双闭环控制直流调速系统是性能很好、应用最广的直流调速系统。根据晶闸管的特性，通过调节控制角α大小来调节电压。基于设计题目，直流电动机调速控制器选用了转速、电流双闭环调速控制电路。在设计中调速系统的主电路采用了三相全控桥整流电路来供电。本文首先确定整个设计的方案和框图。然后确定主电路的结构形式和各元部件的设计，同时对其参数的计算，包括整流变压器、晶闸管、电抗器和保护电路的参数计算。接着驱动电路的设计包括触发电路和脉冲变压器的设计。最后，即本文的重点设计直流电动机调速控制器电路，本文采用转速、电流双闭环直流调速系统为对象来设计直流电动机调速控制器。为了实现转速和电流两种负反馈分别起作用，可在系统中设置两个调节器，分别调节转速和电流，即分别引入转速负反馈和电流负反馈，二者之间实行嵌套联接。从闭环结构上看，电流环在里面，称作内环；转速环在外边，称做外环。这就形成了转速、电流双闭环调速系统。先确定其结构形式和设计各元部件，并对其参数的计算，包括给定电压、转速调节器、电流调节器、检测电路、触发电路和稳压电路的参数计算然后最后采用MATLAB/SIMULINK对整个调速系统进行了仿真分析，最后画出了调速控制电路电气原理图。

udf官方算例，有助于大家更好地掌握udf的使用。UDF并不是什么神秘的东西，然而在地球人的眼中，凡是与编程相关的工作，总是认为有点儿高大上罢了。其实UDF程序的编写绝对只是个体力活儿。Fluent是一个通用软件。所谓的通用软件，意思就是说啥事儿都能做。能做流动，能做传热，能做化学反应，能做多相流，貌似与NS相关的内容都能做。然而，无所不能往往也意味着不甚精通。软件为了满足其通用性，无疑在各种参数的选取上偏于保守，比如说各种求解算法、各种模型参数，为了保证其收敛性和鲁棒性，必然会存在舍弃精度的做法。因此，通用的软件常常难以满足高级人士的计算需求。作为商用软件，Fluent自然不愿意损失