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说明:粒子群优化(PSO)依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上,每个粒子利用其历史最好的体验,并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的,但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此,在 设计学习策略,可以利用以前的搜索信息(经验)更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...
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说明:可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,多机电力系统仿真及其潮流计算,有小波分析的盲信号处理,做视觉测量的上位机代码,D-S证据理论数据融合,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等。
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说明:PLS部分最小二乘工具箱,包括调制,解调,信噪比计算,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,阐述了负荷预测的应用研究,供做算法研究人员参考,使用大量的有限元法求解偏微分方程。
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