实体建模技术研究进展.zip
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab/Simulink平台，通过无迹扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）进行路面附着系数估计的方法及其仿真功能。文中首先阐述了Dugoff轮胎模型的构建方法，强调了避免代数环的重要性，并提供了具体的模块连接方式。接着，描述了7自由度整车模型的搭建步骤，特别是质心加速度和轮速之间的耦合关系。最后，深入探讨了UKF和EKF滤波器的配置细节，包括状态变量选择、观测值设定以及协方差矩阵的初始化等关键参数调整。仿真结果显示，在80km/h的速度下，UKF相比EKF的均方误差降低了18%，但CPU耗时增加了40%。 适合人群：从事车辆控制系统研究的专业人士，尤其是对卡尔曼滤波有一定了解的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确估计路面附着系数的应用场合，如汽车电子稳定程序（ESP）的设计与优化。通过提高附着系数估计的准确性，可以有效提升车辆行驶的安全性和稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还给出了实际操作的具体步骤和注意事项，帮助读者更好地理解和应用相关技术。
基于4G通信的高负载电动汽车远程监控平台软件设计与开发.zip
基于改进DeepLabv3+的高分辨率遥感影像屋顶提取方法.pdf
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
IMG_20250521_201207.jpg
cmd-bat-批处理-脚本-Run python script.zip
cmd-bat-批处理-脚本-MakeToolWindow.zip
太阳高度角和方位角建模及核桃树阴影变化分析.pdf
cmd-bat-批处理-脚本-post-install.zip
希望这会对大家有用，共同发挥互联网精神！
Uniapp原生适配日期时间选择器，可动态设置分钟显示间隔
cmd-bat-批处理-脚本-param2.zip
“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛是一项全国性赛事，致力于提升研究生的数学建模与创新实践能力。数学建模是将实际问题转化为数学模型，并运用数学方法求解以解决实际问题的科学方法。该竞赛为参赛者提供了展示学术水平和团队协作精神的平台。 论文模板通常包含以下内容：封面需涵盖比赛名称、学校参赛队号、队员姓名以及“华为杯”和中国研究生创新实践系列大赛的标志；摘要部分应简洁明了地概括研究工作，包括研究问题、方法、主要结果和结论，使读者无需阅读全文即可了解核心内容；目录则列出各章节标题，便于读者快速查找；问题重述部分需详细重新阐述比赛中的实际问题，涵盖背景、原因及重要性；问题分析部分要深入探讨每个问题的内在联系与解决思路，分析各个子问题的特点、难点及可能的解决方案；模型假设与符号说明部分需列出合理假设以简化问题，并清晰定义模型中的变量和符号；模型建立与求解部分是核心，详细阐述将实际问题转化为数学模型的过程，以及采用的数学工具和求解步骤；结果验证与讨论部分展示模型求解结果，评估模型的有效性和局限性，并对结果进行解释；结论部分总结研究工作，强调模型的意义和对未来研究的建议；参考文献部分列出引用文献，遵循规范格式。 在准备竞赛论文时，参赛者需注重逻辑清晰、论述严谨，确保模型科学实用。良好的团队协作和时间管理也是成功的关键。通过竞赛，研究生们不仅锻炼了数学应用能力，还提升了团队合作、问题解决和科研写作能力。
cmd-bat-批处理-脚本-日期-W32DOW.zip
遗传算法优化BP神经网络（GABP）是一种结合了遗传算法（GA）和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，常用于模式识别和预测问题，但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群：遗传算法中个体的集合，每个个体代表一种可能的解决方案。 编码：将解决方案转化为适合遗传操作的形式，如二进制编码。 适应度函数：用于评估个体解的质量，通常与目标函数相反，目标函数值越小，适应度越高。 选择：根据适应度保留优秀个体，常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉：两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异：随机改变个体的部分基因，增加种群多样性。 终止条件：当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群：随机生成一组神经网络参数（权重和阈值）作为初始种群 。 计算适应度：使用神经网络模型进行训练和预测，根据预测误差计算适应度 。 选择操作：根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作：对选择的个体进行交叉，生成新的子代个体 。 变异操作：对子代进行随机变异 。 替换操作：用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6，直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础，误差越小，适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽，便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域，如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题，能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
cmd-bat-批处理-脚本-数学-isInteger.zip
logo ant design 的
2025年自动化X光检查机项目大数据研究报告.docx
