MBurger隱私協議

本應用尊重並保護所有使用服務用戶的個人隱私權。為了給您提供更準確,更有個性化的服務,本應用會​​按照本隱私權政策的規定使用和披露您的個人信息。但本應用將以高度的勤勉,審慎義務對待這些信息。除本隱私權政策另有規定外,在未徵得您事先許可的情況下,本應用不會將這些信息對外披露或向第三方提供。本應用會不時更新本隱私權政策。您在同意本應用服務使用協議之時,即視為您已經同意本隱私權政策全部內容。本隱私權政策屬於本應用服務使用協議不可分割的一部分。

1.信息使用

(一)本應用不會向任何無關第三方提供,出售,出租,分享或交易您的個人信息,除非事先得到您的許可,或該第三方和本應用(含本應用關聯公司)單獨或共同為您提供服務,且在該服務結束後,其將被禁止訪問包括其以前能夠訪問的所有這些資料。

(b)本應用亦不允許任何第三方以任何手段收集,編輯,出售或者無償傳播您的個人信息。任何本應用平台用戶如從事上述活動,一經發現,本應用有權立即終止與該用戶的服務協議。

(c)為服務用戶的目的,本應用可能通過使用您的個人信息,向您提供您感興趣的信息,包括但不限於向您發出產品和服務信息,或者與本應用合作夥伴共享信息以便他們向您發送有關其產品和服務的信息(後者需要您的事先同意)。

2.信息披露

在如下情況下,本應用將依據您的個人意願或法律的規定全部或部分的披露您的個人信息:

(a)經您事先同意,向第三方披露;

(b)中為提供您所要求的產品和服務,而必須和第三方分享您的個人信息;

(c)根據法律的有關規定,或者行政或司法機構的要求,向第三方或者行政,司法機構披露;

(d)如您出現違反中國有關法律,法規或者本應用服務協議或相關規則的情況,需要向第三方披露;

(e)如您是適格的知識產權投訴人並已提起投訴,應被投訴人要求,向被投訴人披露,以便雙方處理可能的權利糾紛;

(f)在本應用平台上創建的某一交易中,如交易任何一方履行或部分履行交易義務並提出信息披露請求的,本應用有權決定向該用戶提供其交易對方的聯絡方式等必要信息,以促成交易的完成或糾紛的解決。

(g)其它本應用根據法律,法規或者網站政策認為合適的披露。

3.本隱私政策的更改

的(a)如果決定更改隱私政策,我們會在本政策中,本公司網站中以及我們認為適當的位置發布這些更改,以便您了解我們如何收集,使用您的個人信息,哪些人可以訪問這些信息,以及在什麼情況下我們會透露這些信息。

(二)本公司保留隨時修改本政策的權利,因此請經常查看。如對本政策作出重大更改,本公司會通過網站通知的形式告知。

方披露自己的個人信息,如聯絡方式或者郵政地址。請您妥善保護自己的個人信息,僅在必要的情形下向他人提供。如您發現自己的個人信息洩密,尤其是本應用用戶名及密碼發生洩露,請您立即聯絡本應用客服,以便本應用採取相應措施。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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