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matlab使用教程(43)—二维曲线图绘制的基本方法

线型、标记和颜色,指定为包含符号的字符串标量或字符向量。例如,如果忽略线型,只指定标记,则绘图只显示标记,不显示线条。通过更改线条颜色、线型和添加标记来自定义线图的外观。例如,将线宽更改为 2 磅并将线条颜色设置为 RGB 三元组颜色值,在本例中为。例如,绘制一条点线。添加第二个图,该图使用带有圆形标记的红色虚线。对象的属性,还可以自定义绘图的外观。函数时包含可选的线条设定,可以更改线条颜色、线型

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#matlab#开发语言
粒子群算法运行太慢怎么办?—修改一下就能提速94%

不管是初学者还是精通智能优化算法(粒子群算法,遗传算法等)的朋友,相信你们都对智能优化算法运行之慢深有体会,对于比较复杂的问题,经常出现运行一次几小时,调试一次几小时的情况。调试了这么多年代码,智能优化算法对我来说算是老朋友了,平时也积累了一些提高智能优化算法运行效率的办法,在此分享给大家。

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#matlab
基于遗传算法的BP神经网络优化算法(matlab实现)

1 理论基础1 理论基础1.1 BP神经网络概述BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单,可调整的参数多,训练算法也多,而且可操作性好,BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计,有80??90??神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变

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#matlab#神经网络#算法 +1
基于混合整数二阶锥(MISOCP)的配电网重构(附matlab代码)

配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下,通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。通过配电网重构,可以在不增加设备投资的情况下,充分发挥配电系统的潜力,提高系统的性能指标,具有较好的经济效益。配电网重构的算法有许多,包括数学规划方法,如分支定界法、0-1 整数规划、单纯形法等;启发式算法,如最优流算法、开关交换法等;智能优化算法,如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算

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#matlab#人工智能#算法
相见恨晚的Matlab编程小技巧(3)-程序运行太慢了咋解决——合理使用循环语句(1)

相信大家在使用matlab时候经常会收到程序运行太慢的困扰,当程序比较复杂时,常常需要很长时间等待。我有个朋友就是这样,每次debug都要很长时间,等着的时候就想耍会手机,结果耍完一抬头发现程序运行结束了,但时间已经过去半天了。一般来说,程序运行太慢都是因为循环的存在,使用双层甚至多层循环会使得程序运行效率极低。这篇博客将重点介绍如何在Matlab中避免使用循环语句并提高程序效率。

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#matlab#开发语言
鲁棒优化入门(7)—Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(下)

Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(下篇),内容包括:①.拿到一个复杂的两阶段鲁棒优化问题的分析步骤和方法。④.使用KKT条件求解两阶段鲁棒优化的子问题,并使用C&CG算法进行迭代求解。⑥.采用Yalmip工具箱的内置函数,将线性约束写成紧凑矩阵形式的方法。⑦.矩阵形式的两阶段鲁棒优化问题,如何快速写出子问题内层优化的KKT条件,并使用C&CG算法进行迭代求解。⑧.矩阵形式的两阶

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#matlab
Yalmip使用教程(7)-求解器的参数设置

Yalmip使用教程(7)-求解器的参数设置

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#matlab
基于遗传算法的LQR控制器优化设计(matlab实现)

由于高斯白噪声有一定的随机性,即使在相同的M、N和P取值下,每次得到的噪声信号也是不一样的。在以上GA_LQR函数中,首先根据单轮车辆模型参数计算图5-3中的矩阵A、B、C、D、G,再产生高斯白噪声输入,接着按式(5-13)计算最优控制反馈增益矩阵K,然后将以上矩阵输入工作空间,供遗传算法调用,再接着运行Simulink模型,其中得到的y1、y2、y3对应于图5-3中的输出端口1、2、3,最后根据

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#matlab#开发语言
相见恨晚的Matlab编程小技巧(2)-代码怎么做到逻辑清晰?——巧用注释符“%“

在 Matlab 中,“%” 符号是注释符号,它后面的文本被视为注释而不被执行。它可以用来增加代码的可读性,使其他人能够更好地理解你的程序。% 这是一个简单的 MatLab 代码示例a = 1;% 定义变量 a 的值为 1b = 2;% 定义变量 b 的值为 2c = a + b;% 将 a + b 的结果赋值给变量 cdisp(c);% 输出结果 c上述代码中,“%” 符号后的文本都会被Matl

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#matlab#开发语言
GRNN神经网络原理与matlab实现

广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network)是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本

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#神经网络#matlab#人工智能
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