2016.09.01

最新推荐文章于 2021-06-22 13:24:42 发布
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本文档提供了关于Linux系统中设置环境变量的详细指南，并介绍了Lasagne与Theano这两个深度学习框架的基本使用方法及资源链接。

【linux 设置环境变量的方法】

http://blog.chinaunix.net/uid-354915-id-3568853.html


【lasagne&Theano教程】

https://lasagne.readthedocs.io/en/latest/

http://deeplearning.net/software/theano/index.html


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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
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高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
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