东北大学数值分析试验

解线性方程组常见的QR分解法，尤其是针对大型矩阵，比较实用

用人工智能领域中经典的启发式算法实现了人工智能中的十五数码问题。包括详细的实验报告和源代码，源码由C#可视化编写，debug中有编译好的程序，界面友好。另注：船院6系学生不要下载，避免雷同。

C#银行家算法（界面）

Sobol随机序列是一种低差异序列。分布均匀性好，耗时少。

多目标人工蜂群算法。该程序能够测试ZDT1~3、UF1~10、CF1~10等标准函数，其他测试函数可自行添加，并且可以计算GD、Spread、IGD等性能指标。

这是用MAtlab编程实现的卡尔曼滤波参数估计，能修改参数，满足各自的要求。

ukf在matlab下的实现，包括原理和matlab代码实现在 matlab下进行仿真实验,得到各个状态变量的仿真数值。实验结果如下面两个图,其中实线为变量的真实值,星状的点为测量值,虚线为仙计值。(1)仿真环境1的实验结果如下,三部分分别为X三个状态变量的70个周期的仿真结果0南帅幽数和率中+十中平杯事需军牛*告赤啪一求帝率牛物半*“半*来生“主**钟材长、数,种李家半米出和造+*y和峰*举卡一米半米由上图可以看出,在线性系统中,尽管只有当前速度变量x2的测量值,没有测量出位置和加速度,系统却可以较好地估计出当前的准确位置和加速度。(2)仿真环境2的实验结果如下:四个部分分别为前四个状态变量的20个周期的仿真结果,它们分别代表XY两个方向的位置和速度:In1416平土一年一一常14由上图可以看出,星状的点偏差明显,但两条线却吻合较好。也就是说,系统的测量方程虽然为非线性测量方程,且在测量方程的随机误襤R较大的情况下,系统仍然能很好的估计岀位置和速度。可见UKF在非线性系统估计滤波的实用价值。综上所述,无论是在线性系统还是非线性测量系统屮,如果采用UKF进行系统估计,只要系统是能观测的,那么就可以很好地进行系统滤波估计。4 MATLAB源代码:(1)UKF源代码:(2)输入文件源代码

【实例简介】matlab代码，有实验报告，图像视频处理的车标识别软件

基于EKF滤波的二阶RC电池模型的Soc估计仿真，附带实验数据（MATLAB仿真）

Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification 论文代码作者： Yequan Wang Minlie Huang Li Zhao Xiaoyan ZHu