結構方程中擬合函數的迭代算法,不同于PLS算法。而是采用BFGS擬牛頓法求解,得出的結果與LISREL軟件結果一致. 注:此算法只是針對本人一個模型使用,不同模型要做改動
上傳時間: 2014-01-18
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采用回溯法,利用動態搜索樹的數據結構來構造一棵解樹,實現3著色問題。 本程序使用迭代回溯算法
標簽: 回溯法
上傳時間: 2017-09-26
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共軛梯度法為求解線性方程組而提出。后來,人們把這種方法用于求解無約束最優化問題, 使之成為一種重要的最優化方法。 共軛梯度法的基本思想是把共軛性與最速下降方法相結合, 利用已知點處的梯度構造一組共 軛方向, 并沿這組方向進行搜索, 求出目標函數的極小點。 根據共軛方向的基本性質, 這種 方法具有二次終止性。 在各種優化算法中, 共軛梯度法是非常重要的一種。 其優點是所需存 儲量小,具有步收斂性,穩定性高,而且不需要任何外來參數。 共軛方向 無約束最優化方法的核心問題是選擇搜索方向 . 在本次實驗中 , 我們運用基于共軛方向的一種 算法 — 共軛梯度法 三.算法流程圖: 四.實驗結果: (1). 實驗函數 f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2; 給定初始點 (0,0,0) , k=1 ,最 大迭代次數 n ? ? d 確定搜索方向 進 退 法 確 定 搜 索 區 間 分割法確定最 優步長
上傳時間: 2016-05-08
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function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解 %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值 %a為正方形求解區域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質的電導率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區域每邊的網格剖分個數 %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節點數 U(n,n)=0; %節點處數值矩陣 N=0; %迭代次數初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質電導率之比 U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件:不滿足相對誤差限要求的節點數目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網格節點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面(與網格對角線重合)第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G end
標簽: 有限差分
上傳時間: 2018-07-13
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形心法—PD脈沖多普勒測速Matlab仿真,在不同信噪比下,根據脈沖回波計算目標的位置和速度
上傳時間: 2019-07-25
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推挽式變壓器的設計分為AP法和KG法兩種設計方法,這兩種設計方法都是以幾何參數進行設計,主要區別在于,KG法是AP的基礎上考慮了電壓調整率,即加入電壓調整率參數。下面是兩種方法設計流程
標簽: 變壓器
上傳時間: 2021-12-04
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Allegro PCB SI的前仿真 前仿真,顧名思義,就是布局或布線前的仿真,是以優化信號質量、避免信號完整性和電源完整性為目的, 在眾多的影響因素中,找到可行的、乃至最優化的解決方案的分析和仿真過程。簡單的說,前仿真要做到兩件 事:其一是找到解決方案;其二是將解決方案轉化成規則指導和控制設計。 一般而言,我們可以通過前仿真確認器件的IO特性參數乃至型號的選擇,傳輸線的阻抗乃至電路板的疊層, 匹配元件的位置和元件值,傳輸線的拓撲結構和分段長度等。 使用Allegro PCB SI進行前仿真的基本流程如下: ■ 準備仿真模型和其他需求 ■ 仿真前的規劃 ■ 關鍵器件預布局 ■ 模型加載和仿真配置 ■ 方案空間分析 ■ 方案到約束規則的轉化 2.1 準備仿真模型和其他需求 在本階段,我們需要為使用Allegro PCB SI進行前仿真做如下準備工作:PCB 打板,器件代采購,貼片,一站式服務!www.massembly.com 麥斯艾姆,最貼心的研發伙伴! www.massembly.com 研發樣
上傳時間: 2022-02-09
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建模、控制算法研究以及仿真試驗都是燃氣輪機研制過程中必不可少的環節,本文針對三者展開研究首先,采用容積慣性法代替牛頓-拉普遜法建立三軸燃氣輪機非線性動態模型,并考慮變比熱、引氣與冷卻等環節,通過與試車數據比較驗證了所建模型具有良好的仿真精度。采用容積慣性法不但提高了模型的實時性,并且動態過程更接近真實燃氣輪機運轉狀態。分析了容積慣性法建模中低轉速階段仿真時出現的參數振蕩現象產生的原因,通過增加低轉速特性數據消除了參數振蕩,并提出了一種基于指數平衡與樣條擬合的外推方法來獲得低轉速特性數據。通過低壓壓氣機特性數據外推計算與分析,證明了該外推方法具有較好的準確性。然后,針對重型燃氣輪機非線性強、慣性大和負載多變等特點,提出了一種基于深度信念網絡的自適應控制器。該控制器結合了深度信念網絡和傳統PD控制器,其中深度信念網絡作用是在線調整PID參數,而傳統PD控制器負責控制量的計算與輸出。通過數字仿真,驗證了該控制器滿足燃氣輪機轉速控制的要求,并且具有良好的自適應性,在燃氣輪機不同工況下,能夠對其轉速進行準確控制,使得系統快速響應的同時無超調量。最后,針對燃氣輪機硬件在環仿真平臺的需要,設計了一種能夠采集并模擬多種范圍電壓、電流與頻率信號的接口模擬器。搭建了燃氣輪機硬件在環控制平臺,在試驗前對接口模擬器以及控制器進行了標定與平臺的實時性驗證。在已有的控制器上,完成了基于RIX作系統的多任務嵌入式控制系統開發。通過硬件在環試驗,進一步驗證了本文設計的控制器具有良好的控制效果與較強的自適應能力關鍵詞:燃氣輪機,容積慣性,建模,仿真,自適應控制,深度信念網絡,硬件在環
標簽: 自適應控制
上傳時間: 2022-03-14
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單脈沖雷達在我國航天測控領域具有非常重要的作用。隨著新技術的不斷研發和投入使用,數字單脈沖雷達技術已經日趨成熟并逐漸走向實用,模擬單脈沖雷達接收機進行數字化改造適應了技術發展的趨勢。接收機數字化改造的目的是在設備可靠性增加的基礎上,實現雷達跟蹤距離的大幅提高。在進行接收機數字化改造前,要進行雷達回波微弱信號檢測方法的研究,以達到在數字接收機上實現提高回波信號輸出信噪比的目的,從而增加單脈沖雷達的跟蹤距離。本文在研究大量國內外微弱信號檢測成果的基礎上,結合我國單脈沖雷達回波信號處理特點,提出了應用小波多分辨率閥值去噪來實現單脈沖雷達微弱信號檢測的方法。闡述了單脈沖雷達微弱信號檢測方法的研究背景,并介紹了單脈沖雷達回波微弱信號的采集和提取工作。提出應用小波多分辨率閥值去噪法來進行單脈沖雷達回波微弱信號檢測的方法,并通過MATLAB仿真進行了算法驗證,在理論和實驗上驗證了在回波信號去噪效果和波形恢復方面的良好效果,為后續的接收機數字化改造奠定了理論基礎和算法模型。本文提出的方法有效地提高了微弱信號檢測輸出的信噪比,大幅增加了單脈沖雷達的跟蹤距離。
上傳時間: 2022-06-18
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《現代通信系統盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成: 第1章簡要介紹無線通信系統的結構和發展概況,以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識,從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念,并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法,介紹支持向批機的原理,給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法,并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法,然后引入星座匹配誤差函數,并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則,由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數,進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識,特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因,論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系,構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法,針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式,并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路,并針對 QAM 信號的特點,分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式,分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍;給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式;并證明和分析所設計的能量函數部分定理;介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象,包括當信號的統計信息缺失或失真情況下,連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力:通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
上傳時間: 2022-07-09
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