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基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例，使用Python实现，高速场景

神经网络模型预测控制器

收集个2010到2015年的CEC测试函数，包含MATLAB代码，可用于算法验证

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摘要：倒立摆系统是一个典型的快速、多变量、非线性、不稳定系统，研究倒立摆的精确控制对工业复杂对象的控制有着重要的工程应用价值。本文以一阶单倒立摆系统的模型为基础，对一阶双倒立摆系统模型进行了建模、线性化处理、封装、验证和仿真，并对仿真运行的结果进行了分析，得出了相应的结论。文中对仿真的分类、过程、发展、应用及仿真环境等作了简单的介绍，同时也介绍了倒立摆系统的特性、分类、应用、发展等基本情况。以一阶单倒立摆系统的建模方法为基础，对一阶双倒立摆系统利用力学知识建立了精确的数学模型并进行了线性化的处理，得到了系统相应的状态空间表达式。利用SIMULINK仿真环境对系统的精确模型和线性化后的模型进

逆滤波，维纳滤波实现源代码（MATLAB)

在人工神经网络的实际应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等，80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。

最优控制理论部分介绍了庞特里亚金最小值原理，并介绍了动态规划和微分对策原理；第二部分介绍了最优控制理论在轨道转移、设计、拦截，交会、对接、返回、再入和航天飞机的指导与控制理论，是航空航天、控制、导航、指导等相关专业的十分好的一本参考书，专业性很强。

资源包含H3CMIB，包括交换机、WLAN、路由等MIB。

这里是数学建模算法合集（包括详解和代码实现，资料很全，是我自己大学参加建模竞赛时收集的，希望对大家有帮助！