1。《遗传算法的数学基础》，张文修、梁怡编着 西安交通大学出版社 2000年第一版 遗传算法（genetic algorithm）是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章，第1章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。
标签： 算法
上传时间： 2015-07-01
上传用户：xauthu
这是在QT下开发的，用于和国电南自的网络保护（如PSL602，PST1200等）用网络103规约进行通信的程序，对刚开始接触规约开发的人有很大的帮助
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上传时间： 2015-09-01
上传用户：金宜
钢坯出炉表面温度，基于自适应网络的模糊推理系统，模糊聚类，步长， 仿真模型
标签： 表面温度
上传时间： 2016-02-17
上传用户：缥缈
用C语言程序实现遗传算法的功能，遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应的人工智能技术，它模拟达尔文的自然进化论与孟德尔的遗传变异理论，具有并行性等特点，简单通用。
上传时间： 2016-06-04
上传用户：gououo
BOSON NETSIM是目前最好的路由器模拟软件，说是路由模拟有些片面，因为它不仅可以模拟路由器，同时可以模拟交换机，当然像3550这样的它是不可能模拟出来的，但用它来准备NA及NP的考试，是再合适不过的了，甚至有些IE的实验，通过它的自定义网络拓扑功能都可以实现，可以说功能强大之极，其他的模拟器无可与之相匹，当然了，除了CISCO专门为IE准备的CIM，那个就不是我们要讨论的范围了。 由于BOSON的加密技术比较厉害，想要破解它非常不易，所以，要找它的破解过的最新版十分困难 。这里我便分享一下我用了一个学期的BOSON NETSIM希望能给你们带来帮助。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：yy541071797
此为博士论文，<无线自组织网MAC层协议关键技术的研究>文章提出了同时解决隐终端和暴露终端问题的无线自组织网MAC协议，分析了多信道协议中存在的“聋”(Deafness)问题，以及基于IEEE802.11DCF机制的多信道协议中的新的隐终端问题。并且设计了新的协议，用来同时解决多信道协议在信道预留、分配上存在的隐终端和暴露终端问题。
标签： 论文
上传时间： 2017-08-07
上传用户：ghostparker
遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。 遗传算法的数学基础由张文修、梁怡编著，是一本重点在于阐述遗传算法的数学基础的书籍。
上传时间： 2022-05-25
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Altium Designer Summer 09的发布延续了连续不断的新特性和新技术的应用过程。这必将帮助用户更轻松地创建下一代电子设计。同时，我们将令Altium Designer更符合电子设计师的要求。Altium的一体化设计结构将硬件、软件和可编程硬件集合在一个单一的环境中，这将令用户自由地探索新的设计构想。在整个设计构成中，每个人都使用同一个设计界面。 Summer 09版本解决了大量历史遗留的工具问题。其中就包括了增加更多的机械层设置、增强的原理图网络类定义。新版本中更关注于改进测试点的分配和管理、精简嵌入式软件开发、软设计中智能化调试和流畅的License管理等功能。我们为这个版本发布的新特性和新功能的作用感到高兴，我们非常相信这些新的特性和技术也将令您激动不已!电路板设计增强了图形化DRC违规显示Summer 09版本改进了在线实时及批量DRC检测中显示的传统违规的图形化信息，其含盖了主要的设计规则。 利用与一个可定义的指示违规信息的掩盖图形的合成，用户现在已经可以更灵活的解决出现在设计中的DRC错误。用户自定制PCB布线网络颜色Summer09版本允许用户在PCB文件中自定义布线网络显示的颜色。现在，用户完全可以使用一种指定的颜色替代常用当前板层颜色作为布线网络显示的颜色。并将该特性延伸到图形迭层模式，进一步增强了PCB的可视化特性。PCB板机械层设定增加到32层Altium Designer Summer 09版本为板级设计新增了16个机械层定义，使总的机械层定义达到32层。提升了PCB向Specctra导出数据的兼容性3D单层显示模式改进了测试点管理系统改进了DirectX图形重建速度在Altium Designer Summer09的PCB应用中增强了DirectX图形引擎的功能，直接关系到图形重建的速度。由于图形重构是不常用到的，如果不是非常必要，将不再执行重构的操作；同时也优化了DirectX数据填充特性。经过测试，Summer09将在原版本的基础上提升20%的图形处理性能。前端设计按区域定义原理图网络类功能Altium Designer现在可以允许用户使用网络类标签功能在原理图设计中将所涵盖的每条信号线纳入到自定义网络类之中。当从原理图创建PCB时，就可以将自定义的网络类引入到PCB规则。使用这种方式定义网络的分配，将不再需要担心耗费时间、原理图中网络定义的混乱等问题。Summer09版本将提供更加流畅、高效和整齐的网络类定义的新模式。装配变量和板级元件标号的图形编辑功能Altium Designer Summer 09版本提供了装配变量和板级元件标号的图形编辑功能。在编译后的原理图源文件中就可以了解装配变量和修改板级元件标号，这个新的特性将令你从设计的源头就可以快速、高效的完成设计的变更；对于装配变量和板级元件标号变更操作，更重要的是这将提供一种更快速、更直观的变通方法。软设计支持C++高级语法格式的软件开发由于软件开发技术的进步，使用更高级、更抽象的软件开发语言和工具已经成为必然。从机器语言到汇编语言，再到过程化语言和面向对象的语言。Altium Designer Summer09版本现在可以支持C++软件开发语言（一种更高级的语言），包括软件的编译和调试功能。基于Wishbone协议的探针仪器Altium Designer Summer 09新增了一款基于Wishbone协议的探针仪器（WB_PROBE）。该仪器是一个Wishbone主端元件，因此允许用户利用探针仪器与Wishbone总线相连去探测兼容Wishbone协议的从设备。通过实时运行的调试面板，用户就可以观察和修改外设的内部寄存器内容、存储器件的内存数据区，省却了调用处理器仪器或底层调试器。对于无处理器的系统调试尤为重要。为FPGA仪器编写脚本Altium Designer已经为用户提供了一种可定制虚拟仪器的功能，在新的版本中您还将看到Altium新增了一种在FPGA内利用脚本编程实现可定制虚拟仪器的功能。该功能将为用户提供一种更直观、界面更友好的脚本应用模式增强的存储单元管理器支持多软件平台知识库新的FPGA外设内核元件新的FPGA可配置通用元件虚拟存储仪器在Altium Designer Summer 09版本中，用户将看到一种全新的虚拟存储仪器（MEMORY_INSTRUMENT）。 就在虚拟仪器内部，其就可提供一个可配置存储单元区。利用这个功能可以实现从其它逻辑器件、相连的PC和虚拟仪器面板中观察和修改存储区数据。系统级设计按需模式的License管理系统（On-Demand ）Altium Designer Summer 09版本中增加了基于WEB协议和按需License的模式。利用客户账号访问Altium客户服务器，无须变更License文件或重新激活License，基于WEB协议的按需License管理器就可以允许一个License被用于任一一台计算机。就好比一个全球化浮动License，而无需建立用户自己的License服务器。可浏览的License管理和报表全新的主页Altium Labs私有的License服务模式在外部Web页面内打开网络链接增强了供应商数据Altium Designer Summer 09版本中新增了两个元器件供应商信息的实时数据连接，这两个供应商分别为 Newark 和 Farnell 。通过供应商数据查找面板内的供应商条目，用户现在可以向目标元件库（SchLib, DbLib, SVNDbLib）或原理图内的元器件中导入元器件的参数、数据手册链接信息、元器件价格和库存信息等。另外，用户还可以在目标库内从供应商条目中直接创建一个新的元器件。
上传时间： 2022-07-22
上传用户：canderile
网络程序-学生课表生成系统。运用了模块化思想组织代码，实现了直观的课程表形式的选课功能；所有界面信息是用户可自定义的，配置信息存于数据库
上传时间： 2016-07-06
上传用户：zaizaibang
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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