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一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
一维二维信号中值滤波均值滤波matlab实现，自己编码
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多传感器数据融合讲稿 多传感器数据融合讲稿
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Gh Bladed 内部培训资料
GH 风机设计软件Bladed介绍文档。Bladed 基础资料，朋友们可以学习下，也是来源于网络。风机很复杂( Wind turbines are complicated它是以下各个方面交互作用的结果 Interaction o风空气动力学 aerodynamics波浪 Waves结构动力学( Structural dynamics)传动系统 (Power train控制系统 [ Control systems)Introduction to GH BladedGARRADHASSAN风机是与众不同的设备 Wind turbines are unusual叶片翼型运行在失速的状态下( Aerofoils operatein stall)很有可能产生结构共振 (Structural resonance islikely)载荷很不规则,而且是非线性的 (Loading ishighly irregular and non-linear)高周疲劳 (High cycle fatigue)Introduction to GH BladedGARRADHASSAN对设计工具的要求 Design tool requirements能够模拟非线性载荷和响应的严格数学棋型→时域仿真( Rigorousmathematical model able to model non-linearities in loading and response - time-domain simulations集成了空气动力学、结构动力学、流体力学、控制系统响应(Integration of aerodynamics, structural dynamics, hydrodynamics, control systemresponse准确的风和海浪环境模型( Accurate modelling of wind and wave environment)功率特性的计算( Power performance calculations)载荷计算:疲劳和极限 (Load calculations: fatigue and extreme)方便设计使用 (Designer-friendly与当前的标准相一致( Compatible with current design standards)快速、稳定、经过验证的方法( Rapid, robust, validated methods)Introduction to Gh BladedGARRADHASSANGHB|aded的历史 (The history of GH Bladed)从1984年开始 Bladed(From1984: Bladed)研兜用程序( Research code性能和稳态载荷( Performance and steady loads)从1985年开始 Bladed(From1985: Bladed气弹模型( Aeroelastic model)从1992年视窗版 Bladed(From1992: Bladed for windows集成的综合设计工具( ntegrated design tool)视窗界面 Windows interface)1996:商业发行(1996: Commercial launch)2006:全球有150个许可证用户(2006:150| cences worldwide)15个国家的50个客户(50 clients in15 countries)Introduction to GH BladedGARRADHASSANBladed的性能( Bladed capabilities空气动力学特性( Aerodynamic performance)稳态载荷和功率曲线 teady loads and power curves)动力响应仿真( Dynamic simulations动态学功率曲线( Dynamic power curves)疲劳和极限载荷( Fatigue and extreme loads)地震模型 Earthquake modelling.控制器测试 Controller testing)为设计控制用的线性化模块 Linearisation for controldesign)Introduction to gh BladedGARRADHASSANBladed: (schematic)时域风场Time结构屑性传动系统和控随机或周期波浪domain wind field)( Structural制系统 Power(Random or regularproperties)traini& controlwayes)s/stem空气动力学流体动力学(Aerodynamics)(Hydrodynamics)风载荷时间序结构动力响应波浪载荷时间序列 Wind load(Structural列 Wave loadhistories)dynamicshistories响应时间序列(Responsehistories)疲劳载荷时序分析(Tme极限载荷(Fatigueseries analysis(EXtreme loadsLoadsIntroduction to GH BladedGARRADHASSAN风场的建模空间变化 Wind modelling- Spatial variations)风剪切 Wind shear指数的、对数的或者用户指定( exponentia, logarithmicor user-specified上升流(Upnw)塔架阴影( Tower shadow势能流模型和下风经验模型( potential flow/ downwindempirical models上风风机尾流分布( Upwind turbine wake profileIntroduction to gh BladedGARRADHASSAN风的建模-湍流 Wind modelling- Turbulence)3维湍流风场(3 D turbulence)1,2或3个方向分量(1,2or3 componentsvon Karman或者 Kaimal频谱和相关谱模型 on Karmanor Kaimal spectrum and coherence modelsIntroduction to GH BladedGARRADHASSA
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数据结构习题与解析 B级 李春葆
数据结构习题与解析 李春葆，喻丹编著原来上传的下载分数自动提高了，重新上传下。供大家学习使用。觉的有用的请点赞评论啊！
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蓝桥杯程序(自己写的+淘宝资源)单片机组
蓝桥杯程序(自己写的+淘宝资源)单片机组,历届省赛题目及相应的程序
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毕业论文——设计机械手的装配图
机械手的装配图.rar cad图 机械手的装配图.rar
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基于卷积神经网络的图像识别
基于卷积神经网络的图像识别 基于卷积神经网络的图像识别关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请。本人郑重声明:所呈交的学位谂文是本人在导师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除文中特别加以说明标注和致谢的地方外,论文中不包括其它人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括其它人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为,文责自负。学位申请人(学位论文作者)签名:亚强2015年5月20日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求,即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授衩河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:卫2015年5月20日学位论文指导教师签名:2015年5月20日摘要Deep learning是机器学习研究的新领域,掀起了机器学习的新浪潮,在各个行业都受到了广泛的关注。 Google brain项目、微软全自动同声传译系统、百度硏究院等都是 deep learning技术发展的见证。随着大数据和深度模型时代的来临,deeplearning技术也得到了广泛的重视和发展,它带来的技术进步也必将改变人们的生活随着机器学习领域的发展,最近几年对卷积神经网络的研究也越发深入。现在卷积神经网络已经广泛的应用到各种领域,并取得了巨大的成果。卷积神经网络是在人工神经网络的基础上发展起来的·种高效的识别算法。典型的积网络结构是由 Lecrn提出的 LeNe t-5,它包含多个阶段的卷积和抽样过程,然后将提取到的特征输入到全连接层进行分类结果的计算。卷积神经网络通过特征提取和特征映射过程,能够较好的学习到图像中的不变特征。现在研究人员在典型的 LeNet5的基础上,使用多种方法改善卷积网终的结构和性能,从而提高网终的通用性和对图像的识别效果。本文结合图像的特点,在深入硏究了卷积网络的理论和国内外研究成果的基础上主要做了以下工作:(1)研究了卷积网络的训练算法,通过对算法分析,调试并找到最优初始化参数和最适应的网络结构配置。(2)对于分类结果的计算,使用了多区域的测试方法,通过在测试的过程中对图像的多个区域进行计算能够提高图像识别的准确率。〔3)为系统设计了一个通用的数据集输入接口,可以将自己构建的图像薮据集输入到卷积神经网络的结构中,训练和查看图像分类的结果。(4)在卷积层使用了局部偏差垬亨和非共亨两种方法,在数据集上测试并进行结果分析。(5)在隐含层使用了网络泛化的方法 DROPOUT,在数据集上测试并进行结果分析。通过以上改进方法的使用,卷积网络的通用性和性能得到了提高。关键词:,图像识别,特征提取
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大灰狼远程控制
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多目标柔性车间调度的Pareto 混合禁忌搜索算法
【实例简介】针对最小化最大完成时间、总机床负荷及最大机床负荷的多目标柔性作业车间调度问题, 提出了一种
带有Pareto 档案集的混合禁忌搜索算法。该算法为每次迭代产生的邻域解集进行Pareto 非支配排序, 选择第一前
沿的解用于Par et o 档案集更新, 并给出了一种Par eto 档案集快速更新算法。为减小邻域搜索空间, 结合问题特征,
设计了基于公共关键块结构的插入邻域和交换邻域。通过3 个经典算例的实验仿真, 以及与其他算法的比较, 验
证了该算法的可行性和有效性。
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神经网络时间序列预测源代码（适合初学者）
先加载excel文件中的数据，再训练，最后预测出未来几步的数据走势。预测步数可以自己设定。文本和程序注释有详细说明。
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