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原创 完整代码、论文复现及科研仿真定制事宜
1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP）3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌）3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码）1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW）1.3.4 无人机三维路径规划问题研究。3.1.2 发票、身份证、银行卡识别。3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别。3.1.8 指纹、手势、虹膜识别。1.2.4 水库梯度调度研究。1.2.1 装配线调度研究。1.6.2 配电网系统优化。1.2.2 车间调度研究。
2023-09-27 09:31:31
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原创 完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。部分博客matlab代码已上传优快云资源，点击博主博客主页->资源->搜索，订阅专栏领取各个专栏大礼包，适合新手和进阶者学习。更多Matlab仿真内容点击👇。🍊个人信条：格物致知。
2023-03-03 07:42:33
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现时序数据预测matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络、宽度学习等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:24:33
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现数据分类matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:21:13
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现数据预测matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:18:24
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原创 基于CNN-GRU-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码
在复杂工业系统、能源预测和环境监测等领域，多变量回归预测需要同时捕捉输入变量间的空间关联与长时序依赖。本文提出CNN-GRU-Adaboost 混合模型，通过卷积神经网络（CNN）提取多变量局部空间特征，门控循环单元（GRU）建模时序动态依赖，Adaboost 集成学习增强鲁棒性，形成 “特征提取 - 时序建模 - 集成优化” 的协同框架，为复杂多变量回归问题提供高效解决方案。
2025-07-20 11:03:49
261
原创 基于CNN-LSTM-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码
在工业预测、能源调度、环境监测等领域，多变量回归预测（多输入单输出，MISO）需要从高维、时序关联的输入数据中挖掘复杂特征，精准映射到目标输出。单一模型往往难以兼顾 “局部空间特征提取 - 长时序依赖建模 - 抗噪声干扰” 的多层需求。本文提出CNN-LSTM-Adaboost 混合模型。
2025-07-20 10:58:00
821
原创 【无人机编队】考虑控制器圆心和半径不变无人机环形编队附Matlab代码
在无人机协同作业场景中（如集群侦察、编队表演、区域覆盖等），环形编队因其对称性、覆盖均匀性和动态稳定性，成为一种重要的编队形式。本文围绕 “控制器圆心和半径不变” 的环形编队控制问题，从数学建模、控制算法设计、稳定性分析及仿真验证四个方面展开研究，旨在实现无人机在固定几何约束下的精准协同。
2025-07-20 10:53:14
507
原创 【轨迹估计】基于联邦卡尔曼滤波Federated、集中式滤波、分布式卡尔曼滤波Decentralized Kalman filter研究附Matlab代码
轨迹估计是导航、自动驾驶、机器人等领域的核心问题，卡尔曼滤波及其变体是解决这一问题的经典方法。本文将从理论基础、算法架构、性能对比及应用场景四个方面，深入研究联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter, FKF）、集中式卡尔曼滤波（Centralized Kalman Filter, CKF）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter, DKF）在轨迹估计中的应用。
2025-07-20 10:46:59
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原创 【固定翼飞机】基于最优控制的固定翼飞机着陆控制器设计研究附Matlab代码
固定翼飞机着陆阶段是飞行过程中最具挑战性和危险性的环节之一，对控制器的精确性、鲁棒性和抗干扰能力要求极高。基于最优控制理论设计着陆控制器，能够在满足飞机动力学约束和着陆性能指标的前提下，最小化特定目标函数（如跟踪误差、控制能量），实现安全、平稳、精确的着陆过程。本文从问题建模、最优控制方法选择、控制器设计与验证四个方面展开研究。
2025-07-20 10:39:12
507
原创 【分布式能源的选址与定容】基于非支配排序多目标遗传优化算法求解分布式能源的选址与定容附Matlab代码
分布式能源（Distributed Energy Resources, DER，如光伏、风电、储能、微型燃气轮机等）的选址与定容是电力系统规划中的核心问题：选址决定 DER 在电网中的安装节点，定容决定各节点的安装容量。二者需协同优化，以平衡系统经济性、可靠性、环保性等多目标需求。非支配排序多目标遗传算法（如 NSGA-II 及其改进版本）凭借处理多目标冲突问题的优势，成为求解该问题的有效工具。
2025-07-20 10:34:34
490
原创 基于CNN-BiLSTM-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码
在多变量回归预测（多输入单输出，MISO）领域，如何从高维、时序关联的输入数据中挖掘 “空间局部特征 - 双向时序依赖 - 鲁棒预测结果” 是核心挑战。单一模型（如 CNN、LSTM）往往难以兼顾多层需求，而混合模型通过模块协同可实现优势互补。本文提出CNN-BiLSTM-Adaboost 混合模型。
2025-07-20 10:31:32
650
原创 【参数估计】基于数值优化的普克尔斯高压传感器性能参数估计附Matlab代码
基于数值优化的普克尔斯高压传感器性能参数估计，是通过建立传感器的数学模型，结合实验数据，利用数值优化算法反推传感器关键性能参数的过程。这一方法能有效解决传感器参数难以直接测量或受多因素干扰的问题，为传感器的校准、性能提升及应用场景适配提供精准依据。
2025-07-20 10:27:38
317
原创 【栅格地图路径规划】基于雪橇犬优化算法（Sled Dog Optimizer，SDO）的移动机器人路径规划MATLAB代码
在移动机器人导航中，栅格地图路径规划是实现自主避障与高效移动的核心技术。传统算法（如 A*、Dijkstra）虽能找到最短路径，但在复杂障碍物环境中易陷入局部最优，且对动态变化的适应性不足。雪橇犬优化算法（SDO）作为新型仿生优化算法，通过模拟雪橇犬群体的协作、探索与进化行为，具备强大的全局搜索与局部开发平衡能力。本文将 SDO 应用于栅格地图路径规划，设计 “栅格环境建模 - 路径编码 - 雪橇犬行为映射 - 避障与优化” 的完整框架，实现移动机器人从起点到终点的无碰撞、短距离、平滑路径规划。
2025-07-20 10:21:17
204
原创 基于CNN-BiGRU-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码
在多变量回归预测（多输入单输出，MISO）领域，如何从高维、时序关联的输入数据中精准挖掘 “空间局部特征 - 双向时序依赖 - 鲁棒预测结果” 是核心挑战。单一模型往往难以兼顾多层需求：CNN 擅长空间特征提取但缺乏时序建模能力，GRU 能捕捉时序依赖但对局部空间关联敏感不足，单一模型抗噪声能力有限。本文提出CNN-BiGRU-Adaboost 混合模型。
2025-07-20 10:16:23
393
原创 基于CNN-LSTM-Attention-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码
在工业预测、环境监测、能源调度等领域，多变量回归预测（多输入单输出，MISO）需要从高维、时序关联的输入数据中挖掘关键特征，精准映射到目标输出。单一模型往往难以应对 “空间局部特征 - 时序动态依赖 - 关键信息聚焦 - 模型鲁棒性” 的多层需求。本文提出CNN-LSTM-Attention-Adaboost 混合模型。
2025-07-20 10:09:55
251
原创 【原创】基于Transformer-BiLSTM多变量回归预测(多输入单输出) Matlab代码
在工业过程控制、环境监测、能源调度等领域，许多关键指标的预测往往受多个因素影响（如光伏出力受光照、温度、湿度等多变量影响），这类多输入单输出（MISO）回归预测问题因变量间的耦合性、时序依赖性和非线性关系，对模型的特征提取能力提出了极高要求。传统模型（如 LSTM、GRU）虽能捕捉时序特征，但在长距离依赖建模上存在局限；Transformer 凭借自注意力机制擅长处理长序列，却对局部时序细节的捕捉不足。本文提出一种Transformer-BiLSTM 混合模型。
2025-07-20 10:03:02
600
原创 【智能优化算法】雪橇犬优化算法（Sled Dog Optimizer，SDO）求解23个经典函数测试集MATLAB代码
雪橇犬优化算法（Sled Dog Optimizer, SDO）是 2024 年提出的新型仿生元启发式算法，发表于 JCR / 中科院 1 区期刊《Advanced Engineering Informatics》。该算法通过模拟雪橇犬在拉雪橇过程中的协作、适应与进化行为，构建了一套兼顾全局探索与局部开发的优化框架，为工程领域复杂优化问题（如机械设计、路径规划、参数辨识等）提供了创新解决方案。本文将从算法原理、核心机制、性能验证及应用场景展开详细解析。
2025-07-20 09:56:48
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原创 【2025最新智能优化算法】人工旅鼠算法Artificial Lemming Algorithm, ALA求解23个经典函数测试集
的四种典型行为（长距离迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者）实现复杂优化问题的高效求解。其核心优势在于通过数学建模平衡勘探与开发能力，有效应对高维、非凸搜索空间中的过早收敛和探索不足问题。
2025-07-20 09:52:25
536
原创 【无人机控制】基于双领导者和双跟随者的多无人机协同控制附Matlab代码
多无人机协同控制通过多机间的信息交互与任务配合，可实现单无人机难以完成的复杂任务（如大范围侦察、协同搜救、集群运输等）。传统的单领导者 - 多跟随者架构在任务复杂度提升时，易因领导者单点故障或负载过重导致系统鲁棒性下降。双领导者 - 双跟随者（2L-2F）架构通过引入两个领导者分担任务决策与全局信息处理，同时配合两个功能互补的跟随者执行具体任务，能显著提升系统的容错性、任务效率和环境适应性。本文将深入探讨该架构的系统设计、协同控制算法、关键技术及应用场景。
2025-07-20 09:48:38
545
原创 【路径规划】2DOF 机械臂路径规划研究附Matlab代码
随着工业自动化的飞速发展，机械臂在制造业、物流、医疗等领域的应用越来越广泛。2DOF（2 个自由度）机械臂作为结构相对简单的机械臂类型，凭借其成本低、控制灵活等特点，在一些特定场景中发挥着重要作用，如小型装配生产线、物料搬运、精密定位等。路径规划是机械臂自主运行的核心技术之一，其目的是在给定的工作空间内，为机械臂找到一条从起点到终点的最优路径，该路径需满足无碰撞、运动平稳、时间最短或能耗最低等约束条件。
2025-07-19 21:47:26
533
原创 【路径规划】使用 STOMP 进行路径规划和优化附Matlab代码
在机器人技术迅猛发展的今天，机器人在工业制造、服务行业、医疗手术等领域的应用愈发广泛。路径规划作为机器人自主运动的核心环节，其性能直接影响机器人的工作效率、运动平稳性和任务完成质量。传统的路径规划算法如 RRT 系列算法，虽能在复杂环境中找到可行路径，但生成的路径往往存在较多冗余，平滑性欠佳，且在面对高维空间和动态环境时，优化能力有限。
2025-07-19 21:46:41
434
原创 【交替条件期望算法ACE用于计算最优变换】通过数据重建非线性时延模型使用最佳变换附Matlab代码
在复杂的数据分析场景中，许多实际问题涉及到变量间的非线性关系，尤其是在处理具有时延特性的数据时，准确捕捉和建模这种非线性关系对提高预测精度和系统性能至关重要。交替条件期望算法（ACE）作为一种强大的数据分析工具，在寻找变量间的最优变换、构建精准的非线性时延模型方面展现出独特优势。ACE 算法原理概述基于 ACE 的数据重建非线性时延模型时延数据特性与挑战在许多实际系统中，如通信网络、工业过程控制等，数据往往存在时延现象。
2025-07-19 21:45:55
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原创 【高创新！高热点！】基于蚂蚁算法、A算法、RRT算法的三维无人机路径规划比较与研究附Matlab代码
随着无人机技术在多领域的广泛应用，如物流配送、测绘、救援等，其路径规划的高效性与安全性愈发关键。在三维复杂环境下，无人机需避开建筑物、山脉、高压线等障碍物，寻找最优或较优飞行路径。蚂蚁算法、A * 算法和 RRT 算法作为路径规划领域的重要算法，各有独特优势与适用场景。深入比较研究这三种算法在三维无人机路径规划中的表现，有助于为实际应用筛选最佳算法方案，推动无人机智能化飞行发展。
2025-07-19 21:44:55
672
原创 【负荷预测】基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码
电力负荷数据往往呈现出非线性、非平稳的特性，且受到气象、节假日、经济等多种因素的影响，传统单一模型难以精准捕捉其复杂特征。而基于 VMD（变分模态分解）-CNN（卷积神经网络）-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的负荷预测模型，通过多算法协同，能有效分解数据噪声、提取局部特征并捕捉时序依赖，为提升预测精度提供了新的解决方案。相关算法基础VMD 算法VMD 是一种自适应信号分解方法，旨在将原始信号分解为多个具有不同频率特征的模态分量（IMF），每个模态分量具有稀疏特性且相互独立。
2025-07-19 21:44:09
558
原创 【雷达】调频连续波（FMCW）合成孔径雷达（SAR）模拟器附Matlab代码
调频连续波（FMCW）合成孔径雷达（SAR）结合了 FMCW 雷达的低功耗、小体积优势和 SAR 的高分辨率成像能力，在无人机遥感、环境监测、精准农业等领域具有广泛应用前景。由于 FMCW SAR 系统的信号处理流程复杂（涉及距离 - 多普勒耦合、运动误差校正等），物理实验成本高、周期长，因此构建一个高精度的模拟器成为系统设计、算法验证和性能评估的关键工具。本文将详细阐述 FMCW SAR 模拟器的设计原理、核心模块及实现方法，为相关研究与工程应用提供参考。
2025-07-19 21:35:27
547
原创 【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究附Matlab代码
在工业生产、设备运维和智能监测领域，故障识别是保障系统稳定运行的核心技术。传统的故障识别方法依赖人工特征提取，难以应对复杂场景下的高维、非线性数据（如振动信号、图像数据、传感器时序数据）。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）凭借强大的自动特征提取能力在故障识别中广泛应用，但单一 CNN 模型在小样本、类别不平衡场景下的分类精度往往受限。支持向量机（SVM）作为经典的机器学习算法，在小样本分类中表现优异，且泛化能力强。
2025-07-19 21:32:46
509
原创 【电力系统】基于概率距离削减法、蒙特卡洛削减法的风光场景不确定性削减附Matlab代码
在新能源渗透率不断提升的现代电力系统中，风能和太阳能的随机性、波动性给电网规划、调度与运行带来了巨大挑战。风光场景的不确定性主要源于气象条件的不可预测性，表现为风速、光照强度的随机变化，进而导致风光出力的剧烈波动。为了准确评估电力系统的安全性、经济性和可靠性，需要生成大量的风光场景以覆盖各种可能的出力情况，但过多的场景会增加计算复杂度，降低决策效率。因此，场景不确定性削减成为关键环节 —— 在保留场景代表性的前提下，减少场景数量，为电力系统优化决策提供高效、可靠的输入。
2025-07-19 21:30:28
653
原创 【GPS】基于MATLAB实现GPS 多重相关器仿真
在全球定位系统（GPS）中，信号的捕获与跟踪是实现精准定位的核心环节。相关器作为 GPS 接收机中处理卫星信号的关键组件，其性能直接影响定位精度和抗干扰能力。多重相关器通过设置多个相关峰检测点，能够有效提升信号跟踪的稳定性和动态性能，尤其在复杂电磁环境和高动态场景下表现突出。本文将围绕 GPS 多重相关器的仿真展开深入探讨，从原理到实现，全面解析仿真过程中的关键技术。一、GPS 多重相关器的基本原理GPS 卫星信号由载波、伪随机码（PRN 码）和导航电文组成，其中伪随机码的精确同步是信号跟踪的核心。
2025-07-19 21:26:12
414
原创 【变压器的开路试验】变压器进行开路试验时的电路连接配置附Simulink仿真
变压器的开路试验是研究变压器特性的重要手段，主要用于测定铁芯损耗（铁损）、励磁阻抗以及变比等关键参数。该试验通过将变压器一侧绕组开路，另一侧施加额定电压，模拟变压器空载运行状态，进而分析其空载特性。而合理的电路连接配置是确保试验数据准确、试验过程安全的核心环节。一、开路试验的核心原则与适用绕组选择开路试验的核心原则是在低压侧施加额定电压，高压侧开路。安全性：低压侧额定电压较低（如配电变压器低压侧通常为 220V 或 380V），施加额定电压时操作风险低，且不易对试验设备造成过压损坏。
2025-07-19 21:25:03
572
原创 【参数估计】双扩展卡尔曼滤波器，用于时变MVAR参数估计附Matlab代码
在信号处理、系统辨识和自适应控制等领域，时变参数估计是一项核心任务。多变量自回归模型（MVAR）作为描述多通道信号动态特性的重要工具，其参数往往随时间动态变化，传统的静态估计方法难以满足精度要求。双扩展卡尔曼滤波器（Double Extended Kalman Filter, DEKF）通过引入两个相互耦合的 EKF 模块，分别估计系统状态和时变参数，为解决非线性、时变系统的参数估计问题提供了高效方案。本文将深入探讨如何利用 DEKF 实现时变 MVAR 参数的精准估计。
2025-07-19 21:24:00
391
原创 【优化分配】基于遗传算法GA求解地震动选择方法广义条件强度测量的目标分布匹配优化问题附Matlab代码
在地震工程领域，地震动的合理选择是结构抗震设计、性能评估与风险分析的前提。传统的地震动选择方法往往依赖经验或简单统计量，难以精准匹配目标场景的地震动特性。广义条件强度测量（GCSI）作为一种综合描述地震动强度与频谱特性的指标体系，为地震动选择提供了更科学的量化标准。然而，GCSI 的目标分布匹配本质上是一个多维度、非线性的优化分配问题，常规优化方法易陷入局部最优。遗传算法（GA）凭借其强大的全局寻优能力和对非线性问题的适应性，成为求解该问题的理想工具。
2025-07-19 21:23:09
442
原创 【最优PID 整定】PID性能指标(ISE，IAE，ITSE和ITAE)优化、稳定性裕量附Matlab代码
在工业自动化的广袤领域中，PID（比例 - 积分 - 微分）控制器宛如一颗璀璨的明星，占据着极为重要的地位，堪称工业控制的基石。从化工生产中的反应釜温度调控，到供水系统里水泵转速的精准把控，从机器人手臂的灵活运动控制，到航空航天飞行器的姿态稳定维持，PID 控制器的身影无处不在 ，广泛应用于温度控制、压力控制、流量控制、液位控制等诸多关键环节。以化工生产为例，反应釜内的化学反应对温度极为敏感，温度过高或过低都可能导致产品质量下降，甚至引发安全事故。
2025-07-19 21:21:18
564
原创 【控制策略】事件触发节点同步控制策略（以偏微分系统为节点的复杂网络）附Matlab代码
复杂网络的同步控制是分布式系统（如传感器网络、智能电网、多智能体系统）的核心研究方向，而当网络节点由偏微分方程（PDE）描述时（如热传导、波动、扩散过程），其空间分布特性与无限维状态空间使同步控制面临更大挑战。传统周期性控制策略因频繁通信与计算，导致资源（能量、带宽）浪费，在资源受限场景（如无线传感器网络）中适用性受限。事件触发控制通过预设 “事件条件” 决定控制更新时刻，可显著减少控制动作次数，成为偏微分系统节点复杂网络同步的高效解决方案。
2025-07-19 21:20:19
204
原创 【LQR控制】基于KEF参数估计非线性系统设计LQR控制器附Matlab代码
线性二次调节器（LQR）因设计简单、稳定性有保障，在线性系统控制中广泛应用，但非线性系统的参数不确定性（如摩擦系数、惯性矩随工况变化）使其难以直接应用。卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（如 EKF）是处理参数估计的有效工具，而 KEF（Kernelized Extended Kalman Filter，核化扩展卡尔曼滤波）通过核函数映射将非线性参数空间转化为高维线性空间，提升了非线性系统参数估计的精度。
2025-07-19 21:19:30
545
原创 【翼型】基于matlab模拟任意翼型周围势流
势流（Potential Flow）是流体力学中描述无旋、无粘流动的理想化模型，因其数学处理简单且能有效预测翼型升力等关键特性，成为翼型设计与气动分析的基础工具。对于任意翼型（非标准对称或圆弧翼型），势流理论通过叠加基本流动（均匀流、涡旋、偶极子）与保角映射技术，可高效求解流场分布，为工程应用提供理论依据。本文系统阐述任意翼型周围势流的基本原理、求解方法及工程意义，揭示势流与实际流动的联系与差异。
2025-07-19 21:18:22
428
原创 【图像增强】基于粒子群算法PSO实现图像质量提升（校正图像对比度）附Matlab代码
在数字图像处理领域，图像对比度是衡量图像质量的关键指标之一。低对比度图像往往细节模糊、视觉效果差，严重影响后续的图像分析与应用。传统的对比度校正方法如直方图均衡化等，虽操作简单，但在复杂场景下易出现过增强或细节丢失的问题。而粒子群算法（PSO）作为一种高效的智能优化算法，为图像对比度校正提供了全新的解决方案。本文将深入探讨如何利用 PSO 实现图像对比度的精准提升。一、图像对比度校正的基本原理二、粒子群算法（PSO）的核心思想与优势。
2025-07-19 21:17:20
274
原创 【变压器】三相双绕组变压器分析附Simulink仿真
在电力系统中，变压器扮演着至关重要的角色，它能够实现电能的传输和电压的变换，而三相双绕组变压器作为其中的重要成员，被广泛应用于各个领域。下面我们将对三相双绕组变压器进行全面深入的分析。一、三相双绕组变压器的基本构成三相双绕组变压器主要由铁芯、三个原绕组和三个副绕组组成。铁芯是变压器的磁路部分，通常由硅钢片叠装而成，其作用是为磁通提供一个低磁阻的路径，减少磁损耗。硅钢片具有良好的导磁性能和较低的铁损，能够有效提高变压器的效率。三个原绕组和三个副绕组分别套在铁芯的三个铁芯柱上。
2025-07-19 21:16:06
631
原创 【USV控制】基于多目标遗传算法无人水面航行器路径规划附Matlab代码
在海洋工程、环境监测、搜救救援等领域，无人水面航行器（USV）的自主导航能力是其高效作业的核心。而路径规划作为自主导航的关键环节，需要在复杂的水域环境中，为 USV 找到一条满足多重约束条件的最优路径。传统的路径规划方法往往难以平衡路径长度、安全性、能耗等多个目标，而多目标遗传算法（MOGA）凭借其强大的多目标优化能力，为 USV 路径规划提供了理想的解决方案。本文将深入探讨如何利用多目标遗传算法实现 USV 的高效路径规划。一、USV 路径规划的核心需求与挑战。
2025-07-19 21:15:04
306
原创 【多智能体控制】基于多智能体系统的分布式学习和协同控制附Matlab代码
基于多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式学习和协同控制是当前人工智能、控制理论、机器人学等领域的研究热点。其核心目标是：通过多个智能体（如机器人、传感器、无人机等）的局部交互与协作，在无中心节点的分布式架构下，实现 “共同学习知识 / 模型” 与 “协同完成复杂任务” 的双重目标。以下从核心概念、关键技术、融合关系及应用场景展开详细说明。
2025-07-19 21:12:59
352
【配置c / c++环境】相关内容的VIP资源，包括但不限于环境配置实操教程、常见问题+详解等 标题/简介不少于20字
2025-06-08
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2025-06-08
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2025-06-08
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2025-06-08
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