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快速行进法用于到目标点之间的路径规划，本文章基于matlab环境梳理并实现了基础FMM算法，并分析其存在的主要问题，以供后续改进

模糊PID控制器设计Simulink框图模糊控制器设计参数确定及控制性能评价相关资源链接Simulink框图模糊控制器Simulink框图如图，模糊控制器的输入为误差与误差变化率；输出为归一化之后变为0和1之间的参数Kp′K_{p}^{'}Kp′​,Kd′K_{d}^{'}Kd′​，以及α\alphaα 。最终PID比例系数，微分系数，微分系数转换公式为该simulink框图为针对传递函数为4.2s3+2.1s2+9.3s+4.25\frac{4.2}{s^{3}+2.1s^{2}+9.3s+4.2

神经元网络对复杂系统建模二目标未知函数 f 的训练验证Matlab代码链接目标未知函数 f 的训练x1=rand(1000,1)*2-1;x2=rand(1000,1)*2-1;x3=rand(1000,1)*2-1;x4=rand(1000,1)*2-1;x5=rand(1000,1)*2-1;XX=[x1(:),x2(:),x3(:),x4(:),x5(:)];%区间为[-1,1]均匀分布，构造1000个训练样本XX=XX';YY=(x1.*x2.*x3.*x5.*(x3-1)+x

神经元网络对复杂系统建模一目标Nf的训练Ng的训练对于特定输入的检测Matlab代码链接目标Nf的训练%神经元网络Nfu=-10:0.01:10f=u./(1+u.^2);plot(u,f);%实际过程x=rand(1,400)*20-10;%区间为[-10,10]的随机采样y=x./(1+x.^2);%训练样本netf=feedforwardnet([20,10]);view(netf);netf=train(netf,x,y);yy=netf(u);%训练结果plot(u,y

复杂图形曲线拟合目标分析解决方法拟合结果Matlab代码链接目标利用matlab插值或拟合函数完成上述复杂手掌轮廓的拟合分析 上图为一般情形下的曲线拟合任务，最终拟合出的曲线对应于一个x只有一个y，这种情况直接调用matlab的插值函数或拟合函数就可以很好的完成曲线拟合任务，而对于手掌轮廓这样的复杂曲线，直接调用matlab的插值函数或拟合函数将会出错。解决方法1.手掌轮廓采样该步骤可以直接用matlab的ginput()函数来完成2.两个维度分别进行插值对于1中采样

方差、标准差、协方差概念与意义梳理方差标准差协方差方差方差意义：表示一个离散变量或者一组数据的离散程度。方差计算公式：σ2=∑(X−μ)2N{\sigma ^2} = {{\sum {{{(X - \mu )}^2}} } \over N}σ2=N∑(X−μ)2​其中σ2{\sigma ^2}σ2为总体方差，XXX为随机变量，μ\muμ为随机变量均值，NNN为总体例数在实际样本计算过程中，校正公式为：S2=∑(X−X‾)2n−1{S^2} = {{\sum {{{(X - \overline

问题解决师——扑克牌模拟问题描述蒙特卡洛法解决思路matlab模拟扑克牌matlab模拟洗牌matlab模拟发牌蒙特卡洛法求取概率Matlab代码链接问题描述需要解决的问题通过matlab模拟斗地主洗牌、发牌、并统计每个人拿到的17张手牌(不包过底牌)中有王的概率是多少。蒙特卡洛法蒙特卡洛法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法