说明：多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网...

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说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,时间序列数据分析中的梅林变换工具，到达过程是的泊松过程，解耦，恢复原信号，sar图像去噪的几种新的方法，基于小波变换的数字水印算法matlab代码。

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说明：假设系统工作在部分负荷区的一个稳定工作点，如风速为十米每秒，风速跳变时，三阶和五阶模型状态变量的瞬时特性没有显著变化。WECS在工作点附近的动态特性可以近似认为是线性的。

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说明：MIDACO是一般的优化问题求解器。 MIDACO可应用于连续（NLP），离散/整数（IP）和混合整数（MINLP）的问题。问题可能被限制在平等和/或不等式约束。 MIDACO适合多达数百至几千优化变量的问题。 MIDACO实现了一个自由衍生物，启发式算法的处理方法处理的问题，因为黑盒可含有关键功能...

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说明：优化问题分类：（非）线性规划、整数规划、0-1 规划、（多）目标规划、（与时间有关的）动态规划、（系数是随机变量的）随机规划。

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说明：基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，一种流形学习算法（很好用），数学方法是部分子空间法，有详细的注释，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，相参脉冲串复调制信号，对信号进行频谱分析及滤波，关于神经网络控制，主要是基于mtlab的程序，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：目标依据从催化裂化汽油精制装置采集的325个数据样本（每个数据样本都有354个操作变量），通过数据挖掘技术来建立汽油辛烷值（RON）损失的预测模型，并给出每个样本的优化操作条件，在保证汽油产品脱硫效果（欧六和国六标准均为不大于10μg/g，但为了给企业装置操作留有空间，本次建模要求产品硫含量不大于5...

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说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化

说明：采用正交频分复用（OFDM）技术，研究了一种采用双极化天线（dpa）的2x2多输入多输出（MIMO）结构。在受偏振模色散（PMD）和偏振相关损耗（PDL）影响的时变多径信道中，对DPAs的性能进行了评估。所考虑的AP传输技术包括功率增益最大化、用于避免干扰的偏振色散最小化、带注水的偏振复用以及能够直...

OFDM 双极化天线 dpa MIMO PMD PDL