STM32硬件I2C读写AT24Cxx

matlab gatbx工具箱matlab 遗传算法工具箱(GATBX)下载和安装教程,加载到toolbox,再generate即可。

神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标

Simulink实现ASK FSK PSK数字信号调制与解调仿真——源程序及报告

本文使用了ORL人脸数据库，训练样本为40人，每人5张图片，共计200张图片，图片大小为92*122。测试样本为40人，每人5张图片共计200张图片，图片大小为92*122。ORL数据库可以从http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html得到。如果只是以随机选择的方式来识别某个人的身份的话，从概率角度来说识别率仅为2.5%，我们的任务是如何使识别率突破50%或者更高，这是个艰巨的任务。从训练角度来看，我们需要处理40*5*92*112=2060800个像素点，这是个维度灾难。针对以上问题，本文提出了PCA+SV

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上优化目标，且这些目标相互矛盾，一个目标往往以牺牲另一个目标为代价，故多目标优化问题存在多个最优解，统称为pareto最优解。

珍贵资料，考前必备

matlab模拟幅度调制源代码 通信工程MATLAB课程的教学实例

本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https:

电机与拖动基础（学习指导）是清华大学李发海编著的电机与拖动基础的同步辅导书，难点重点应有尽有。录CONTENTs电机与拖动基础第CHAPTER绪想一电机与拖动基础第己章CHAPTER 2.4电力拖动系统动力心扮题电机与拖动基础第2重电力拖动系统动力学电机与拖动基础

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