经典Lee滤波算法，希望大家可以提出意见，一起学习MATLAB代码。
上传时间： 2021-07-16
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本书介绍了GUI设计的预备知识，即MATLAB的基本程序元素、文件I/O 、绘图。详细讲解了GUI对象的属性及两种创建GUI的方法；采用函数创建和采用GUIDE创建，之后讲解了ActiveX控件、定时器、串口及mcc编译的相关知识；最后书中给出两个综合实例，供读者学习。
标签： matlab gui
上传时间： 2021-11-20
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30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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高清电子书-Matlab经典教程 从入门到精通 281页第一章 基础准备及入门 本章有两个目的：一是讲述 MATLAB 正常运行所必须具备的基础条件；二是简明系统 地介绍高度集成的 Desktop 操作桌面的功能和使用方法。 本章的前两节分别讲述：MATLAB 的正确安装方法和 MATLAB 环境的启动。因为指 令窗是 MATLAB 最重要的操作界面，所以本章用第 1.3、1.4 两节以最简单通俗的叙述、算 例讲述指令窗的基本操作方法和规则。这部分内容几乎对 MATLAB 各种版本都适用。 MATLAB6.x 不同于其前版本的最突出之处是：向用户提供前所未有的、成系列的交互 式工作界面。了解、熟悉和掌握这些交互界面的基本功能和操作方法，将使新老用户能事半 功倍地利用 MATLAB 去完成各种学习和研究。为此，本章特设几节用于专门介绍最常用的 交互界面：历史指令窗、当前目录浏览器、工作空间浏览器、内存数组编辑器、交互界面分 类目录窗、M 文件编辑/调试器、及帮助导航/浏览器。
标签： matlab
上传时间： 2022-02-10
上传用户：zhaiyawei
自抗扰控制，线性与非线性ADRC控制程序MATLAB仿真.适合新手学习参考
上传时间： 2022-02-15
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matlab手册，用于学习matlab软件，内容详细，案例丰富，可以用作自学的教材
标签： matlab
上传时间： 2022-03-13
上传用户：jiabin
关于人脸识别算法在MATLAB中的实现，有丰富的练习例子以及完整的M文件，可供菜鸟小白们入坑学习和锻炼。
上传时间： 2022-04-23
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使用Matlab和Verilog实现fibonacci序列，包括源代码和testbench,适合感兴趣的学习者学习，可以提高自己的能力，大家可以多交流哈
上传时间： 2022-05-16
上传用户：qingfengchizhu
matlab之simulink最通俗教程，学习simulink的利器
标签： matlab
上传时间： 2022-05-31
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
