应用MATLAB代码实现的相关内容

文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【时频分析，非线性中频】非线性STFT在瞬时频率估计中的应用（Matlab代码实现）

1 概述该文提出一种新的时频分析（TFA）方法，称为非线性STFT（NLSTFT）。一种有效的TFA方法，该方法可以用时变瞬时频率对信号进行记录。实际上，传统的TFA方法在处理此类信号时受到限制。非线性STFT（Short-Time Fourier Transform）是一种在时频分析中常用的方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。非线性STFT在瞬时频率估计中的应用主要是用于分析非线性系....

文章 2023-08-07 来自：开发者社区

基于应用值迭代的马尔可夫决策过程(MDP)的策略的机器人研究（Matlab代码实现）

1 概述MDP（Markov Decision Process）是一种用于建模决策问题的数学框架，而机器人网格是一种常见的环境模型，用于描述机器人在离散的网格世界中移动和执行动作的问题。在机器人网格中，通常将环境表示为一个二维网格，每个网格单元可以是机器人可以到达的位置。机器人可以根据当前所处的网格位置和执行的动作来决定下一步的移动方向。常见的动作包括向上、向下、向左、向右等。MDP可以用来描述....

文章 2023-08-07 来自：开发者社区

基于串行和并行ADMM算法在分布式调度中的应用（Matlab代码实现）

1 概述参考文献：目前，国内外学者针对电力流与天然气流协同优化问题已经开展了许多研究。文献［7］建立了一种考虑安全约束的电—气能量流混合整数规划模型，运用基于线性灵敏因子的迭代算法可同时求解得到满足 N － 1 约束的电力和天然气网络最优潮流。美国工程院院士 M． Shahidehpour 领导的团队建立了计及天然气网络约束的输电网安全约束机组组合模型，从购气价格、用气需求和输气管道故障等方面分....

文章 2023-08-04 来自：开发者社区

【CDBS】凹边界的修改形状特征描述：应用于皮肤病变分类（Matlab代码实现）

1 概述作为计算机视觉的基本研究内容，图像局部特征描述的目的是利用特征向量来稳定地表达被检测图像的局部特征，从而利用这些特征构成的描述子来稳定进行图像的匹配，具有一定的理论研究价值和实际工程应用价值。特别是随着近年来深度学习技术的兴起与快速发展，该领域的研究者们都相继提出了许多不同的研究方法。如今，基于学习的局部特征描述方法在该领域越来越受欢迎。然而，在不同场景和任务要求中，研究者都在致力于如何....

文章 2023-07-30 来自：开发者社区

【最优潮流】二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用（Matlab代码实现）

1 概述文献来源：[1]陈怀毅,胡英坤,杨毅,范舟.二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用[J].电气应用,2020,39(01):49-54.摘要：最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型;其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束,并考虑配电网中的可控单元,包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置,建立其出力约束,该模型为非凸非线性模型....

文章 2023-07-30 来自：开发者社区

改进的粒子滤波算法及其应用研究（Matlab代码实现）

1 概述滤波分为线性滤波与非线性滤波，在信号处理、目标定位、海上目标探测、图像处理、无人机位姿解算[58l等领域发挥着重要的作用。文献[9]表明了线性高斯模型的最优滤波算法是卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)，非线性模型的最优滤波算法是粒子滤波。由于人们生活的世界是非线性的，对抽象化得到的非线性模型进行处理，非线性滤波算法发挥了重要作用。滤波算法的发展由易入难，由线性发展到非线性，因....

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

入侵性杂草优化算法的改进与应用（Matlab代码实现）

1 概述入侵杂草算法（IWO算法）是模拟杂草繁衍过程的一种随机搜索方法,具有鲁棒性、自适应性强和编程简单等优点,但也有搜索效率低,容易陷入局部最优的不足.在种群初始化阶段,研究者采用多子群法、反向学习法和混沌序列等方法使种群在全局空间分布更均匀;在空间扩散阶段,研究者将防早熟的杂草算法、Alopex算法、Lévy飞行法和蝙蝠算法等应用于IWO算法,使得部分种子在空间扩散阶段获得更强的全局搜索能力....

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

鲸鱼优化算法及其在无线网络资源分配中的应用（Matlab代码实现）

1 概述鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）是一种新兴的智能优化算法，在2016年提出。算法灵感来源于鲸鱼围捕猎物的行为。鲸鱼在捕猎过程中采用包围猎物与环形游动喷出气泡网来驱赶猎物两种方式进行捕猎。选取Sphere函数作为测试基函数，比较鲸鱼优化算法WOA与遗传算法GA、粒子群算法PSO的寻优性能，从结果图可以看到，鲸鱼算法具有较好的全局搜索性能。2 运行结果....

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

二元灰狼优化（BGWO）应用于特征选择任务（Matlab代码实现）

1 概述特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点。该代码演示了BGWO如何使用基准数据集Main解决特征选择问题。2 运行结果 3 参考文献[1]童坤. 基于改进GWO算法的入侵检测特征选择研究[D].湖北工业大学,2019.‍4 Matlab代码主函数部分代码：%% Binary Grey Wolf Optimization (Version 1) clc, clear,....

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）

0 知识回顾智能优化算法—蚁群算法（Python实现）1 ACO-BP算法传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成对神经网络权阈值的迭代调整,并最终完成神经网络的训练。2 ACO-BP算法基本思路蚁群算法解决优化....