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原创 机器学习全家桶计划
无论是在风力发电的预测、太阳能发电效率的估算,还是电池寿命与健康状况的预判,以及放射源的精确识别,这一技术无一不显现出其不可替代的价值。该计划旨在不间断推出一系列经过精心设计与优化的工具——从时间序列预测到多元回归分析,从复杂的分类问题解决方案到时间序列信号的精确分解,再到智能算法的创新应用和组合模型的独创预测方法。9.基于卷积双向长短期记忆CNN-BiLSTM的神经网络回归预测(多变量单输出)8.基于卷积长短期记忆神经网络CNN-LSTM的回归预测(多变量单输出)
2024-01-29 18:53:04 725
原创 全网最全机器学习matlab代码,均可降出。
Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机优化BP神经网络实现数据分类系列基于阿基米德算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码基于矮猫鼬算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码基于白冠鸡算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码基于白鲸算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码基于白鲨算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码。
2023-12-26 13:55:58 902
原创 完整代码、论文复现及科研仿真定制事宜
1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP)3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌)3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码)1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW)1.3.4 无人机三维路径规划问题研究。3.1.2 发票、身份证、银行卡识别。3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别。3.1.8 指纹、手势、虹膜识别。1.2.4 水库梯度调度研究。1.2.1 装配线调度研究。1.6.2 配电网系统优化。1.2.2 车间调度研究。
2023-09-27 09:31:39 278
原创 【无人机三维路径规划】基于蜣螂算法DBO实现路径、高度、威胁、转角多成本考虑多无人机协同集群避障路径规划附Matlab代码
无人机集群协同避障路径规划是一个复杂且具有挑战性的问题,需要考虑多方面的因素,如路径长度、飞行高度、威胁程度和转弯角度等。本文提出了一种基于蜣螂算法(DBO)的多无人机协同集群避障路径规划方法。该方法通过将路径规划问题转化为一个多目标优化问题,并使用DBO算法进行求解。DBO算法是一种基于群体智能的优化算法,具有较好的全局搜索能力和收敛速度。实验结果表明,该方法能够有效地生成满足多成本约束条件的避障路径,并具有较好的鲁棒性和可扩展性。
2024-03-28 18:01:42 211
原创 【组合导航】基于卡尔曼滤波残差实现组合导航系统故障诊断附Matlab代码
组合导航系统融合了多种传感器信息,提高了导航精度和可靠性。然而,传感器故障会导致导航系统性能下降甚至失效。因此,故障诊断对于组合导航系统至关重要。本文提出了一种基于卡尔曼滤波残差的组合导航系统故障诊断方法。该方法利用卡尔曼滤波的残差序列,通过统计分析和阈值设置,检测传感器故障。仿真结果表明,该方法能够有效检测传感器故障,并具有较高的灵敏度和鲁棒性。引言组合导航系统将惯性导航系统(INS)、全球导航卫星系统(GNSS)、激光雷达等多种传感器信息融合在一起,提高了导航精度和可靠性。
2024-03-28 13:12:11 205
原创 【信号检测】基于duffing振子微弱信号检测附Matlab代码
微弱信号检测在科学研究和工程应用中具有重要意义。传统方法通常基于线性系统理论,然而,当信号幅度较小或背景噪声较强时,线性方法的检测灵敏度受到限制。非线性系统,如Duffing振子,由于其固有的非线性特性,在微弱信号检测方面表现出独特的优势。Duffing振子其中,m为质量,c为阻尼系数,k为弹性系数,\alpha为非线性系数,F(t)为外加激励力。Duffing振子具有丰富的动力学行为,包括谐振、分岔和混沌。微弱信号检测原理当Duffing振子受到一个微弱信号F(t)激励时,其响应将产生幅度调制。
2024-03-28 13:00:36 526
原创 【PLS预测】基于PCA主成分分析结合PLS实现近红外光谱检测的菠萝含水率预测附matlab代码
近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、无损的分析技术,已广泛应用于水果品质检测中。本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归(PLS)相结合的近红外光谱预测菠萝含水率的方法。该方法利用PCA降维提取光谱特征,并通过PLS建立光谱与含水率之间的定量关系模型.数据预处理:对光谱数据进行标准正态变换和一阶导数处理利用PCA对光谱数据进行降维处理,提取主成分PLS模型建立:采用PLS算法建立光谱与含水率之间的定量关系模型交叉验证法优化PLS模型参数,包括成分数和正则化参数。
2024-03-28 12:43:30 576
原创 【信道估计】基于LS+MMSE+SVD三种算法电力线通信系统信道估计附Matlab代码
电力线通信 (PLC) 系统中的信道估计对于可靠的数据传输至关重要。本文介绍了三种广泛用于 PLC 信道估计的算法:最小二乘 (LS)、最小均方误差 (MMSE) 和奇异值分解 (SVD)。这些算法的原理、优点和缺点进行了详细的讨论。本文还提供了仿真结果,以比较这些算法在不同信道条件下的性能。
2024-03-28 12:39:00 419
原创 豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CPO-CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测matlab代码
风电功率预测是风电场安全稳定运行的重要保障。本文提出了一种基于豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(CPO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率预测模型。该模型利用卷积神经网络提取风电功率时间序列数据的局部特征,长短记忆网络捕捉序列数据的长期依赖性,注意力机制增强模型对重要特征的关注度,豪猪算法优化模型超参数以提高预测精度。实验结果表明,所提出的模型在多个真实风电场数据集上的预测性能优于其他先进方法,有效提高了风电功率预测的准确性和鲁棒性。引言。
2024-03-27 12:58:06 491
原创 【图像加密】基于双随机相位结构结合菲涅尔变换无透镜光学加密附Matlab代码
无透镜光学加密是一种新兴的图像加密技术,它利用光学原理实现图像加密,具有速度快、安全性高等优点。本文提出了一种基于双随机相位结构结合菲涅尔变换的无透镜光学加密方案。该方案利用双随机相位结构作为加密密钥,通过菲涅尔变换实现图像加密,提高了加密安全性。引言图像加密在信息安全中发挥着重要作用,传统加密算法存在计算复杂度高、安全性低等问题。无透镜光学加密是一种基于光学原理的图像加密技术,具有速度快、安全性高等优点。双随机相位结构双随机相位结构是一种由两个随机相位掩模组成的加密密钥。
2024-03-27 12:50:01 607
原创 【图像融合】基于自适应稀疏KSVD实现图像融合附Matlab代码
图像融合是计算机视觉领域中的一项重要技术,它将来自不同来源或不同时间点的多幅图像融合成一幅图像,以获得更完整、更准确的信息。基于自适应稀疏KSVD(K-SVD)的图像融合方法是一种先进的图像融合技术,它能够有效地保留源图像中的重要信息,并抑制噪声和伪影。KSVD是一种稀疏表示算法,它将输入信号表示为一组基向量的线性组合。在图像融合中,KSVD被用于学习源图像的稀疏表示,并利用这些表示来融合图像。
2024-03-27 12:46:26 590
原创 Matlab|图像压缩|基于奇异值分解SVD+分块奇异值分解SVD+小波变换结合奇异值分解SVD图像压缩压缩比与信噪比附代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇。
2024-03-27 12:41:41 546
原创 【图像隐藏】基于空间域LSB实现数字图像水印各类攻击嵌入提取含PSNR MSE附Matlab代码
数字图像水印是一种在图像中嵌入隐蔽信息的保护知识产权的技术。空间域LSB(最低有效位)技术是数字图像水印中最常见的方法之一,它通过修改图像像素的LSB位来嵌入水印信息。本文将详细介绍基于空间域LSB的数字图像水印技术,包括嵌入、提取和各种攻击方法,并对水印图像的质量进行评估。
2024-03-27 12:38:17 655
原创 【图像压缩】基于GBP算法实现图像压缩感知PSNR附Matlab代码
图像压缩感知是一种图像压缩技术,它通过感知图像的稀疏性来实现图像压缩。基于GBP算法的图像压缩感知是一种基于GBP算法的图像压缩感知方法,它通过使用GBP算法来提取图像的稀疏表示,从而实现图像压缩。本文介绍了基于GBP算法的图像压缩感知方法,并对该方法的性能进行了评估。
2024-03-27 12:34:16 444
原创 【无人机控制】基于模型预测控制MPC无人机实现轨迹跟踪附Matlab代码
本文介绍了使用模型预测控制 (MPC) 实现无人机轨迹跟踪的方法。MPC 是一种先进的控制技术,通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制。本文详细介绍了 MPC 的原理、无人机模型和轨迹跟踪算法的实现。引言无人机在各种应用中发挥着越来越重要的作用,例如航拍、货物配送和搜索救援。对于无人机来说,自主导航和轨迹跟踪是至关重要的能力。MPC 是一种强大的控制技术,可以有效地实现无人机的轨迹跟踪。模型预测控制 (MPC)
2024-03-27 12:11:28 745
原创 【电能质量检测】基于小波变换DWT实现电能质量检测附Matlab代码
电能质量是衡量电能供应可靠性和稳定性的重要指标。电能质量问题会对电气设备造成损害,影响生产效率和安全性。因此,及时准确地检测电能质量问题至关重要。小波变换 DWT小波变换是一种时频分析技术,它可以将信号分解成不同频率和时间尺度的子带。小波变换具有良好的时频定位特性,可以有效地提取信号中的特征信息。基于 DWT 的电能质量检测基于 DWT 的电能质量检测方法主要包括以下步骤:**信号预处理:**对采集的电能质量信号进行预处理,包括去噪、滤波和归一化等。
2024-03-27 12:07:05 667
原创 基于A_Star算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划研究
随着无人机技术的飞速发展,无人机在军事、民用等领域得到了广泛的应用。然而,在复杂地形环境中,无人机面临着来自地形、障碍物和威胁等多方面的风险。为了提高无人机的安全性,本文提出了一种基于 A* 算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划方法。该方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布,并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径,实现无人机避障三维航迹规划。仿真结果表明,该方法能够有效避开复杂地形中的威胁,规划出安全且高效的航迹。
2024-03-27 11:52:28 774
原创 【地震】基于模型优选迭代扰动算法地震反演仿真附Matlab代码
地震反演是利用地震波形数据估计地震源参数的过程。模型优选迭代扰动算法(MCMC)是一种基于贝叶斯理论的地震反演方法,具有较高的精度和鲁棒性。本文介绍了基于MCMC算法的地震反演仿真方法,并给出了具体的实现步骤。引言地震反演是地震学中一项重要的研究课题,其目的是利用地震波形数据估计地震源参数,如震级、震源深度、震源机制等。地震反演方法有很多种,其中MCMC算法是一种近年来发展起来的高精度、高鲁棒性的反演方法。MCMC算法原理MCMC算法是一种基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的地震反演算法。
2024-03-27 11:07:44 816
原创 【地震】基于模型优选迭代扰动算法地震反演仿真附Matlab代码
地震反演是利用地震波形数据估计地震源参数的过程。模型优选迭代扰动算法(MCMC)是一种基于贝叶斯理论的地震反演方法,具有较高的精度和鲁棒性。本文介绍了基于MCMC算法的地震反演仿真方法,并给出了具体的实现步骤。引言地震反演是地震学中一项重要的研究课题,其目的是利用地震波形数据估计地震源参数,如震级、震源深度、震源机制等。地震反演方法有很多种,其中MCMC算法是一种近年来发展起来的高精度、高鲁棒性的反演方法。MCMC算法原理MCMC算法是一种基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的地震反演算法。
2024-03-27 10:55:19 487
原创 【生产优化】基于双种群遗传算法求解车间生产线平衡问题附Matlab代码
车间生产线平衡问题(APBL)是制造业中一个重要的优化问题,其目标是将任务分配给生产线上的工作站,以最小化生产时间和工作站闲置时间。本文提出了一种基于双种群遗传算法(DGA)求解 APBL 的新方法。该方法使用两个种群来探索解空间,一个种群专注于任务分配,另一个种群专注于工作站分配。通过使用协同进化策略,两个种群相互协作,提高了算法的搜索效率和解的质量。
2024-03-26 21:01:51 406
原创 【图像拼接】基于harris特征匹配+RANSAC滤多幅除离群点图像拼接附Matlab代码
图像拼接技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,它可以将多幅图像融合成一幅全景图像,从而扩展图像的视野范围。本文介绍了一种基于 Harris 特征匹配和 RANSAC 算法的图像拼接方法,该方法能够有效滤除离群点,提高拼接图像的质量。1. Harris 特征匹配Harris 特征检测是一种广泛使用的图像角点检测算法。它通过计算图像中每个像素点的梯度值,并根据梯度值计算一个响应函数,来检测图像中的角点。角点是图像中具有显著变化的区域,通常对应于图像中的边缘或纹理。其中:R 是 Harris 响应函数。
2024-03-26 20:57:01 818
原创 【表盘识别】基于Hough变换实现电流表表盘识别附含Matlab代码
表盘识别是计算机视觉领域中的一项重要任务,在工业自动化、仪表测量等领域有着广泛的应用。本文介绍了一种基于 Hough 变换的电流表表盘识别方法,该方法能够准确识别出表盘上的指针位置,从而实现电流值的测量。引言电流表是一种用来测量电流强度的仪表,其表盘通常由刻度盘和指针组成。表盘识别就是通过图像处理技术从表盘图像中提取出指针的位置,从而实现电流值的测量。Hough 变换Hough 变换是一种用于图像处理中的参数空间变换技术。它可以将图像中的直线或圆等几何形状变换到参数空间中,从而实现这些形状的检测。
2024-03-26 20:49:53 357
原创 【脑电信号】基于matlab模拟癫痫神经元动作电位
癫痫是一种神经系统疾病,其特征是反复发作的癫痫发作。癫痫发作是由大脑中神经元的异常电活动引起的。神经元动作电位是神经元电活动的基本单位,在癫痫发作的发生中起着至关重要的作用。神经元动作电位神经元动作电位是一种快速、全或无的电脉冲,沿着神经元的轴突传播。它是由神经元膜上的离子通道的打开和关闭引起的。动作电位有以下几个阶段:**静息电位:**在静息状态下,神经元膜内侧为负电,外侧为正电。**去极化:**当神经元受到刺激时,钠离子通道打开,钠离子流入细胞,导致膜电位变得不那么负电。
2024-03-26 20:44:31 813
原创 2023新算法,直接写!基于S变换时频图和卷积网络(CNN)融合多头自注意力机制ST-CNN-MSA实现故障识别附matlab代码
本文提出了一种基于 S 变换时频图和卷积网络 (CNN) 融合多头自注意力机制 (ST-CNN-MSA) 的故障识别方法。该方法利用 S 变换的时频分析能力提取故障信号的时频特征,并通过 CNN 学习故障特征的局部依赖关系。此外,引入多头自注意力机制对时频特征进行全局建模,捕捉故障信号中不同时间段和频率分量的相关性。实验结果表明,所提出的 ST-CNN-MSA 方法在故障识别任务上取得了优异的性能,优于传统的故障识别方法。
2024-03-26 20:33:50 651
原创 【LSTM区间预测】基于卷积长短期神经网络结合核密度估计CNN-LSTM-KDE多变量时序区间预测附Matlab代码
时序数据区间预测是时序预测领域中一个重要的研究方向,其目的是预测未来时间段内时序数据的取值范围。本文提出了一种基于卷积长短期神经网络(CNN-LSTM)结合核密度估计(KDE)的多变量时序区间预测方法。该方法首先利用CNN提取时序数据的局部特征,然后利用LSTM学习时序数据的长期依赖关系,最后利用KDE对LSTM的输出进行区间估计。实验结果表明,该方法在多个公开数据集上取得了良好的预测性能。
2024-03-26 20:26:29 592
原创 基于卷积双向长短期神经网络结合核密度估计CNN-BiLSTM-KDE多变量时序区间预测附Matlab代码
时序区间预测是时序预测领域的重要任务,旨在预测未来一段时间内的目标变量值范围。近年来,深度学习模型在时序预测任务中取得了显著进展。本文提出了一种基于卷积双向长短期神经网络(CNN-BiLSTM)和核密度估计(KDE)的多变量时序区间预测方法。该方法利用CNN提取时序数据的局部特征,并使用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系。此外,本文还利用KDE对预测分布进行建模,从而获得更准确的区间预测结果。引言时序数据广泛存在于各个领域,如金融、能源、医疗等。
2024-03-26 20:15:14 936 3
原创 【信道估计】基于MIMO-OFDM不同信道估计对比附Matlab代码
信道估计是 MIMO-OFDM 系统中至关重要的技术,其性能直接影响系统整体性能。本文将对基于 MIMO-OFDM 的不同信道估计方法进行对比,包括最小均方误差 (MMSE) 估计、最小二乘 (LS) 估计和基于导频的估计。我们将分析每种方法的优点和缺点,并讨论它们在不同场景中的适用性。
2024-03-26 19:58:12 980
原创 时域和频域全波形反演对比matlab代码
时域 FWI 直接使用时域中的观测数据。它涉及求解波动方程,这是一个描述波在介质中传播的偏微分方程。时域 FWI 的优点包括:**精度高:**时域 FWI 可以提供观测数据的高保真度反演,因为它直接使用原始数据。**对噪声鲁棒:**时域 FWI 对噪声相对鲁棒,因为噪声在时域中表现为高频分量,可以被滤除。然而,时域 FWI 也有一些缺点:**计算成本高:**时域 FWI 需要求解波动方程,这在计算上非常昂贵,尤其是对于大型模型。
2024-03-26 19:54:52 656
原创 基于豪猪算法CPO实现考虑路径、高度、威胁、转角最低成本的多无人机协同集群避障路径规划附Matlab代码 2024首发原创!
本文提出了一种基于豪猪算法(CPO)的多无人机协同集群避障路径规划算法,该算法考虑了路径长度、高度限制、威胁因素和转角成本。算法将路径规划问题建模为多目标优化问题,并使用CPO算法求解。CPO算法是一种基于种群进化的算法,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。仿真结果表明,该算法能够有效地规划出满足约束条件的最低成本路径,并具有较好的鲁棒性和可扩展性。
2024-03-26 19:51:32 732
原创 【风电预测】基于经验模态分解结合主成分分析的长短记忆神经网络EMD-KPCA-LSTM(含LSTM和EMD-LSTM对比)实现风电数据预测附matlab代码
风电作为一种可再生能源,其发电量受多种因素影响,具有较强的波动性和间歇性。准确预测风电数据对于提高电网稳定性和优化调度具有重要意义。本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)结合主成分分析(KPCA)的长短记忆神经网络(LSTM)模型(EMD-KPCA-LSTM)用于风电数据预测。该模型首先利用 EMD 将原始风电数据分解为多个固有模态函数(IMF),然后采用 KPCA 对 IMF 进行降维处理,最后利用 LSTM 网络对降维后的数据进行预测。
2024-03-25 21:58:02 694
原创 【误码率仿真】基于QPSK通讯系统误码率、误比特率仿真附Matlab代码
本文介绍了基于 QPSK(正交相移键控)通信系统进行误码率(BER)和误比特率(BER)仿真的方法。误码率是通信系统性能的重要指标,它表示接收端接收到的错误比特数与传输的总比特数之比。误比特率是误码率的倒数,表示接收端接收到的错误比特数与传输的总比特数之比。通过仿真,我们可以评估 QPSK 通信系统的性能,并优化其参数以提高可靠性。引言QPSK 是一种常用的数字调制技术,它将二进制数据映射到四种相位偏移的正交载波上。
2024-03-25 20:20:11 888
原创 【信道估计】基于最小二乘法LS+最小均方误差MMSE+线性最小均方误差法LMMSEOFDM信道估计附Matlab代码
正交频分复用 (OFDM) 是一种多载波调制技术,广泛用于现代无线通信系统中。信道估计是 OFDM 系统中一项关键任务,它用于估计信道频率响应,从而补偿信道失真并提高系统性能。本文将讨论三种常见的 OFDM 信道估计方法:最小二乘法 (LS)、最小均方误差 (MMSE) 和线性最小均方误差 (LMMSE)。最小二乘法 (LS)LS 估计是通过最小化误差平方和来估计信道响应。其中:y(k) 是接收信号h(k) 是信道频率响应x(k) 是已知的训练序列其中:X 是训练序列的范德蒙德矩阵。
2024-03-25 20:13:05 657
原创 【CNN分类】基于最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码
柴油机故障诊断是保证柴油机安全稳定运行的关键技术。本文提出了一种基于最大相关最小冗余特征选择(mRMR)、卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)和多头注意力机制(Mutilhead-Attention)的柴油机故障诊断方法(mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention)。该方法首先利用mRMR算法从原始信号中提取相关性高、冗余性低的最优特征子集。然后,使用CNN-LSTM网络对提取的特征进行时域和频域特征提取。
2024-03-25 20:03:06 676
原创 【TCN回归预测】基于双向时间卷积神经网络BiTCN实现光伏回归预测附matlab代码
光伏发电量预测是光伏电站安全稳定运行和电网调度的重要基础。本文提出了一种基于双向时间卷积神经网络(BiTCN)的光伏回归预测模型。该模型利用BiTCN强大的时序特征提取能力,有效捕捉光伏发电量序列中的长期依赖性和双向信息。通过实验验证,该模型在光伏发电量预测任务上取得了优异的性能,为光伏电站的运维和电网调度提供了可靠的预测依据。
2024-03-25 19:57:04 862
原创 【DBN分类】基于深度置信网络DBN实现变压器故障诊断附matlab代码
变压器是电力系统中至关重要的设备,其故障会造成严重后果。因此,对变压器故障进行准确诊断至关重要。本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的变压器故障诊断方法。DBN是一种深度学习模型,具有强大的特征提取能力。通过使用DBN,可以从变压器运行数据中提取高层特征,从而提高故障诊断的准确性。引言变压器故障诊断是电力系统维护中的一个重要课题。传统的变压器故障诊断方法主要基于人工经验和统计分析,存在准确性低、鲁棒性差等问题。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的变压器故障诊断方法得到了广泛的研究。方法。
2024-03-25 19:52:54 904
原创 基于格拉姆角场GAF结合卷积神经网络的故障诊断附matlab代码 2023新算法,直接写!
多输入单输出 (MISO) 预测在许多实际应用中至关重要,例如故障诊断、异常检测和预测性维护。本文提出了一种基于格拉姆角场 (GAF) 和卷积神经网络 (CNN) 的 MISO 预测方法。GAF 用于提取输入数据中的局部特征,而 CNN 用于学习这些特征之间的关系并生成预测。该方法在故障诊断任务上进行了评估,实验结果表明其具有良好的预测精度和鲁棒性。引言MISO 预测是指基于多个输入变量预测单个输出变量的任务。它在许多领域都有着广泛的应用,例如故障诊断、异常检测和预测性维护。
2024-03-25 19:46:31 712
原创 论文新思路!基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CGO-MultiAttention-CNN-GRU实现风电功率预测附matlab代码
风电功率预测对于风电场的安全稳定运行和电网调度具有重要意义。本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元(CGO-MultiAttention-CNN-GRU)的风电功率预测模型。该模型融合了多头注意力机制、卷积神经网络和门控循环单元的优点,能够有效捕捉风电功率序列中的局部和全局特征,并提高预测精度。此外,本文还提出了基于混沌博弈算法对模型进行优化,进一步提升了模型的性能。
2024-03-25 19:35:49 1216
原创 柴油机故障诊断 KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力的多变量回归预测
柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的重要环节。本文提出了一种基于开普勒算法优化注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络(KOA-CNN-biLSTM-attention)的柴油机故障诊断方法。该方法首先利用卷积神经网络提取柴油机振动信号的特征,然后采用开普勒算法优化注意力机制对特征进行加权,最后使用双向长短记忆神经网络对加权后的特征进行建模和分类。实验结果表明,所提出的方法在柴油机故障诊断任务上取得了较好的性能,准确率达到98.5%,优于现有的其他方法。
2024-03-25 19:29:27 789
原创 2024首发原创! 基于斑马算法优化并行卷积神经网络注意力机制结合支持向量机ZOA-PCNN-AT-SVM的轴承故障识别附matlab代码
轴承故障识别在旋转机械健康监测中至关重要。本文提出了一种基于斑马算法优化并行卷积神经网络注意力机制结合支持向量机(ZOA-PCNN-AT-SVM)的轴承故障识别新方法。该方法融合了斑马算法、并行卷积神经网络、注意力机制和支持向量机的优点,具有很高的创新性和优异的故障识别性能。
2024-03-25 19:13:43 932
原创 【信号处理】基于巴特沃斯滤波器、切比雪夫1型滤波器、FIR滤波器设计含报告附Matlab代码
本文探讨了三种常见的数字滤波器设计方法:巴特沃斯滤波器、切比雪夫1型滤波器和FIR滤波器。我们介绍了每种方法的原理、设计步骤和优缺点。此外,我们还提供了详细的Matlab代码示例,以说明如何设计和实现这些滤波器。引言数字滤波器在信号处理中至关重要,用于从信号中提取特定频率分量或消除噪声。有各种各样的数字滤波器设计方法,每种方法都有其独特的特性和应用。本文重点介绍了巴特沃斯滤波器、切比雪夫1型滤波器和FIR滤波器这三种最常用的方法。巴特沃斯滤波器巴特沃斯滤波器是一种最平坦通带响应的滤波器。
2024-03-25 19:03:58 641
自适应高斯过程(GP)的微型飞行器模型预测控制(MPC)matlab代码.zip
2024-03-25
中尺度体积光场(MesoLF)成像matlab代码.zip
2024-03-25
中国通信的源代码。论文“基于边缘计算多维尺度的多车辆协同定位”.zip
2024-03-25
直方图交集核局部稀疏编码(HIK)matlab代码.zip
2024-03-25
直流电机驱动混合动力汽车的串级控制方案matlab代码.zip
2024-03-25
在fkine4DOF(正向运动学)和ikine4DOF_v2(反向运动学)matlab函数.zip
2024-03-25
在HSV颜色空间中显示NODDI的三个参数(fISO、ODI、NDI)matlab代码.zip
2024-03-25
在libsvm中使用WOA算法优化SVDD算法的参数,.zip
2024-03-25
由于表面偏差引起的齿轮箱振动激励matlab代码.zip
2024-03-25
韵律运动的降维matlab代码.zip
2024-03-25
用于内窥镜图像增强的Matlab代码:基于小波变换和导滤波器分解的融合方法.zip
2024-03-25
用于多实例多标签学习的MIMLDGC算法的Matlab实现.zip
2024-03-25
用于测量系统的比率扩散体内流式细胞术(DiFC matlab代码.zip
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这是Lucas Kanade光流法在NIFTI、DICOM等三维图像中的matlab实现.zip
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