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全覆盖路径规划算法（往复式和内螺旋式，死区采用 A 星算法脱离）matlab实现代码往返式全覆盖路径规划通过建立二维栅格地图，设置障碍物（可以自行设置），根据定义的优先级运动规则从起始点开始进行全图遍历，利用A星算法逃离死角位置，可以四邻域或者八邻域搜索，避开障碍物寻找最近的未覆盖节点，继续进行全图覆盖，最后绘制全覆盖路径，输出路径长度，转向次数，重复点数等 。

基于Python代码机器学习的汽车购买用户类型分析数据➕代码➕报告报告采用Python代码，字数共4500字左右，数据集8000条运用了随机森林和朴素贝叶斯模型进行数据建模与预测，并对模型效果进行了对比。机器学习，建模，数据清洗，数据分析。分析了不同用户类型对汽车购买的影响因素，如婚姻状态、年龄、职业、消费水平等

基于Python机器学习预测客户的购买品牌行为预测模型。这个项目包括数据预处理、特征构建、模型建立、结果分析和模型评估等步骤。具体到模型的选择和构建，使用逻辑回归（Logistic Regression）作为主要的预测模型。在本项目中，逻辑回归用于根据客户的历史购买数和其他相关特征，预测他们倾向于购买哪个品牌的产品。还用到了其它模型的评估方法，使用混淆矩阵（Confusion Matrix）和RO

Matlab仿真 建模！simulink仿真建模 电力电子图像处理 代码调试 算法复现文献复现 通信工程 机械工程数学模型 界面设计 各种控制信号处理 声音处理 深度学习

18-BP神经网络 时间序列模型基于历史数据数量和设置时间点来进行下一步预测时间序列预测模型/时序预测matlab内含R方、MAE、MBE、MSE、MAPE、RMSE主页有分类模型、回归预测。

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基于matlab交通标志识别系统 GUI界面，有交互原理：bp神经网络已经训练好，图像处理有灰度化，二值化，颜色区域定位识别

无人船 基于神经网络船舶轨迹跟踪自适应滑模控制（带参考文献）

CNN-BiLSTM-Attention（12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测）评价指标包括MAE、MAPE 、MSE、RMSE、R2主要功能为:采用12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention模型的参数（代码中12种算法可以随意切换!），优化参数分别是正则化系数，学习率，BiLSTM的神经元个数，注意力机制的键值。并进行了优化前后的结果比较。12种