说明：针对带储能的光伏系统出力不稳定问题，基于储能变流器提出了一种带有灰色补偿的Back-stepping控制方法，以实现对并网点上层规划层面有功功率P和无功功率Q指令的跟踪控制，同时保证并网点电压的稳定。

光伏系统 储能变流器 Back-stepping

说明：pr控制，能够跟踪交流

单相并网逆变 逆变器PR控制 并网逆变器PR PR逆变 SINGLE-PHASE

说明：成功实现了车牌的定位、字符分割、并用神经网络实现了字符识别功能。可运行。

车牌识别 matlab-车牌识别 车牌识别-matlab matlab车牌识别 定位

说明：给出了一种极限学习机（elm)算法，并用汽油近红外光谱辛烷值数据集对ELM网络进行训练，最后用ELM对汽油辛烷值进行预测，并对预测结果进行评价。文件内含ELM工具箱，可直接在MATLAB运行。

辛烷值预测 辛烷值 近红外 极限学习机 数据预测

说明：多传感器网络通过局部合作完成任务并保障任务途中的避障问题

多传感器 多传感器避障 避障 多避障 局部避障

说明：为解决无线传感器网络(  WSN ) 覆盖部署优化的问题，提出了一种基于外推人工蜂群算法的 节点部署优化方法 。 首先，设定网络系统基本假设，并以使网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优 化基本模型，再者，利用外推人工蜂群算法代入模型进行求解，获得覆盖最优的节点部署位置 。 仿真实 ...

说明：利用bp神经网络建立汽油样本值及其辛烷值之间的数学模型，并对数学模型的性能进行评估。经过训练后得出具体的预测结果，并显示出详细信息。

说明：在光伏并网控制中,延时和滤波电感量变化会影响系统响应速度、稳定性及并网电流畸变率，采用PLL证明了所提控制方法的有效性。 

说明：利用BP网络实现函数逼近，并对运算结果进行仿真输出-The use of BP network function approximation, and computing the results of simulation output

matlab

说明：基于CNN的卷积神经网络应用，近年来深度学习算法的应用越来越广泛， 针对深度学习，重点研究了其中较为主流的两类模型结构， CNN 与 DBNs ，并在MATLAB 中构建这两种深度学习模型结构并分别应用于表面缺陷识别中，利用 CNN 学习输入数据中的特征信息，进行分类识别；利用DBNs 进行重构得到...