《MATLAB仿真及其在光学课程中的应用（第三版）》-课件、程序及习题答案

匈牙利算法和murty算法的简介及MATLAB实现。

基于支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测

【实例简介】蚁狮算法简单的说就是一个不断迭代搜索最优解的过程。 好的优点，已被应用到SVM、Elman神经网络、GM (1,1)以及螺旋桨页面曲线参数寻优等场合。 蚁狮算法包含以下几个角色：蚂蚁，蚁狮（使用陷阱捕食蚂蚁的一种昆虫）和精英蚁狮。 蚂蚁代表着尝试解，它随机走动，但是由于陷阱会滑向蚁狮。 蚁狮代表着局部最优解，在每次蚂蚁随机走动之后都会根据蚂蚁和蚁狮的评价值来更新

逆变器带阻性负载运行，电压环dq变换后,分别对d轴q轴采用PI控制，后经spwm,得到波形较好。逆变器带阻性负载运行，电压环dq变换后,分别对d轴q轴采用PI控制，后经spwm,得到波形较好。

matlab在建筑抗震工程中的应用.pdf

基于HOUGH变换检测圆孔半径% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% input% BW:二值图像；% step_r:检测的圆半径步长% step_angle:角度步长，单位为弧度% r_min:最小圆半径% r_max:最大圆半径% p:以p*hough_space的最大值为阈值，p取0，1之间的数% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% output% hough_space:参数空间，h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数% hough_circl:二值图像，检测到的圆% para:检测到的圆的圆心、半径

matlab可用于脑电信号处理的样本熵

机器学习:近20种人工神经网络模型matlab源码

【实例简介】

%% 输入数据 %0负荷节点  1PQ节点  2PV 节点  3平衡节点 %序号 bus   Area Zo co V   sita    PL       QL        PG      QG      Vbase?    PVBASE  PVQmax  PVQmin BUS=[...    1    100   1  1  3 1.04  0.     0.       0.        71.6410 27.04592 100.    1.04   999900 -99990                                                                                                                                                                                   2    100   1  1  2 1.025 9.28   0.       0.        163.    6.65366  100.    1.025  999900 -99990                                                                                                                                                                                 3    100   1  1  2 1.025 4.6647 0.       0.        85.     -10.8597 100.    1.025  999900 -99990                                                                                                                                                                                   4    100   1  1  1 1.025 -2.216 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                      5    100   1  1  1 0.995 -3.988 125.     50.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                    6    100   1  1  1 1.012 -3.687 90.      30.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                      7    100   1  1  1 1.025 3.7197 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                     8    100   1  1  1 1.015 0.7275 100.     35.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                    9    100   1  1  1 1.032 1.9667 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0. ];