利用v自步离散法，得到变换器输入控制变量与状态变量之间的直接映射关系，基于混杂系统理论分析系统的动态方程，建立其分段仿射模型。在此模型的基础上，结合非线性预测控制算法，通过模型预测系统的输出，利用反馈校正误差，给出二次型性能指标的优化计算方法，并由此设计预测控制器。最后，以Buck功率变换器为研究对象，通过与峰值电流控制算法的仿真结果进行比较，验证模型的正确性以及控制器设计的有效性。
上传时间： 2013-10-30
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光伏发电阵列是一种随机的非线性、多变量对象，平稳且高效地进行最优光能捕获（MPPT）是光伏并网前级控制系统的关键。文中以光伏阵列仿真模型为基础，以模型输出的PV曲线作为调节光伏阵列工作电压的依据，提出了最大功率点曲线拟合+PID的控制模型。仿真实验表明，该控制模型能够有效提高光伏阵列的效率，较好的解决了传统恒压法效率低、扰动法稳定性不足等问题。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：tianyi996
自回归功率谱密度（AR-PSD）方法的基础是生物组织的离散散射体模型〔超声体模〕理论，该模型认为生物组织为半规则的散射体分布的，这种方法是基于温度和频移的相关特性。本文介绍超声回波信号对HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治疗的测温技术，从测温模型和算法，实验仪器的设计和构建，仿真和离体实验中获取了一套有效的测温方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作为工具对超声回波信号进行计算机仿真，并从实验获得的超声回波信号中分析出具体的温度变化，验证了算法的可行性。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：eastimage
为有效合理利用雷达资源和解决雷达测量值与运动状态间的非线性关系以及目标状态本身可能出现的非线性，提出了一种基于交互式多模型粒子滤波（IMMPF）的相控阵雷达自适应采样目标跟踪方法。将交互式多模型粒子滤波一步预测值的后验克拉美罗矩阵代替预测协方差矩阵，通过该矩阵的迹与某一门限值比较来更新采样周期以适应目标运动状态的变化。将该方法与基于量测转换的IMM自适应采样算法进行仿真实验，表明了该算法的有效性。
上传时间： 2013-10-09
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AR 模型拟合，解决多变量自回归 (AR) 模型的参数估计问题
上传时间： 2015-02-08
上传用户：洛木卓
落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路。
上传时间： 2015-03-12
上传用户：熊少锋
自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~
上传时间： 2014-01-06
上传用户：ghostparker
摘 要:基于材料的各向同性理论,根据应力—应变增量关系,建立了一个混凝土的三维本构关系模型。采用 了目前较为成熟的Ottosen的破坏准则,利用了Sargin的单轴应力—应变关系,并在三维增量非线性关系中引入等 效单轴切线模量。所用的模型中的参数是根据前人的经验和实验来取定的。通过对混凝土的各向受拉、受压和拉 压结合的分析表明,所建立的模型较为简单、实用。
上传时间： 2014-12-09
上传用户：顶得柱
用NRTL模型，求解萘在一种离子液体中的活度系数。 求解非线性方程、非线性拟合都可以实现。 稍微对比了一下，发现还是拟合的结果好些。 Matlab源程序及结果在附件里
上传时间： 2015-07-21
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常用算法大合集； 包括插值、查找、常微分方程组求解、多项工与连分式函数计算、非线性方程与方程组求解、复数运算、汉字操作、基本图形操作、极值问题、矩阵特征值与特征向量的计算、矩阵运算、拟合与逼近、排序、数据处理与回归分析、数学变换与滤波、数值积分、随机数产生、特征函数、图形模式下读写屏幕象点、线性代数方程组求解等C语言算法
上传时间： 2015-08-20
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