。整個系統涉及車模機械結構調整、傳感器電路設計及信號處理、控制算法和策略優化等多個方面。為了提高智能賽車的行駛速度和可靠性，對比了不同方 案的優缺點，并結合Labview 仿真平臺進行了大量底層和上層測試，最終確定 了現有的系統結構和各項控制參數。
標簽： 模 機械 傳感器
上傳時間： 2017-07-19
上傳用戶：zhangyigenius
介紹結合LDA與PCA算法的優化分類方法，提出了一般情況下LDA及PCA的計算方法
標簽： LDA PCA 算法 分類
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：天涯
使用PCA算法的故障診斷MATLAB仿真程序
標簽： MATLAB PCA 算法 故障診斷
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：Pzj
磁盤移臂調度過程模擬系統的設計——先來先服務法、最短尋道時間優先算法、電梯算法
標簽： 算法 磁盤 模擬系統 服務
上傳時間： 2017-09-02
上傳用戶：515414293
粒子群算法、遺傳算法優化RBF徑向基神經網絡。
標簽： RBF 粒子群算法 算法優化 徑向
上傳時間： 2017-09-17
上傳用戶：熊少鋒
PCA（主成分分析）算法被廣泛應用于工程和科學研究中，本報告主要從PCA的基本結構和基本原理對其進行研究，常規的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發現線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來，主分量只由數據的二階統計量—自相關陣確定，這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等，因此必須對其進行改進，經改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線（平面）中擬和的例子說明了PCA在工程中的應用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通過對結果的分析，我們可以看出，利用PCA算法可以得到較好的擬和結果。
標簽： PCA 主成分分析 算法 應用于
上傳時間： 2015-07-04
上傳用戶：sevenbestfei
數值類綜合算法 常用數值計算工具包（龍貝格算法、改進歐拉法、龍格庫塔方法、復合辛普森），Matlab數學建模工具箱（以及眾多實例）。 常用算法：如Floyd算法、分治算法、動態規劃、組合算法、貪婪算法
標簽： 算法 數值 工具包 改進歐拉法
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：caozhizhi
先進pid控制matlab仿真（第二版） 1、所有仿真算法按章歸類，光盤中的程序名與書中一一對應。 2、將光盤中的仿真程序復制到硬盤MATLAB運行的路徑中，便可仿真運行。 3、本書算法在MATLAB 5.3版下運行成功，并適用于其他版本。 4、程序chap1_11.mdl；chap3_2.mdl；chap3_5.mdl；chap6_2.mdl；chap6_4.mdl需要在Matlab6.5下運行，特此說明。 5、假如您對仿真程序有疑問，請及時通過 E-mail 與作者聯系。 北京航空航天大學 劉金琨 E-mail 地址： ljk@dept3.buaa.edu.cn或ljk@buaa.edu.cn
標簽： matlab pid 仿真 控制
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：lanjisu111
這是一個好的建模學習資料,趕快下載吧, 數學建模十大算法 ( 包含:蒙特卡羅算法、數據擬合、參數估計、 插值等數據處理算法、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題、 圖論算法、動態規劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計算機算法、 最優化理論的三大非經典算法：模擬退火法、神經網絡、遺傳算法、 網格算法和窮舉法、一些連續離散化方法、數值分析算法、圖象處理算法）
標簽： 算法 建模 參數估計
上傳時間： 2014-07-26
上傳用戶：xauthu
傅清祥 算法與數據結構 它覆蓋了《計算機學科教學計劃1993》中開列的關于算法與數據結構主科目的所有知識單元。其主要內容有：算法與數據結構的概念、抽象數據類型（ADT）、基于序列的ADT（如表，棧，隊列和串等）。反映層次關系的ADT（如樹，堆和各種平衡樹等）、關于集合的ADT（如字典，優先隊列和共查集等）、算法設計的策略與技巧、排序與選擇算法、圖的算法、問題的計算復雜性、并行算法。 全書強調“算法”與“數據結構”之間密不可分的聯系，因而強調融數據類型與定義在數據類型上的運算于一體的抽象數據類型，為面向對象的程序設計方法打下扎實的基礎。 本書以知識單元為基本構件，具有可拆卸性和可重組性，內容豐富，表述詳細，適合不同類型的院校按照不同的培養規格組織教學，其中基礎部分可作為計算機學科各專業本科生的教材，高級專題部分可作為高年級本科生或研究生的教材。
標簽： ADT 1993 算法 數據結構
上傳時間： 2014-11-26
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