intelligent water networks
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Understanding the Development of Computer Networks - Basics of Computer Networks
Development of Computer Networks (Understanding)
Remote Terminal Connection Stage: The early stage of computer networks, where terminals were connected to a central mainframe for data access.
Computer-to-Computer Network Stage: This stage marked the beginning of direct communication between com
Access
7
2024-10-27
PID-Control-Development-and-Intelligent-Systems
回顾了PID控制器的发展历程,重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况,并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。
Matlab
8
2024-11-04
artificial_neural_networks_overview
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model)。它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
算法与数据结构
21
2024-11-01
Liu Jinkun Intelligent Control Source Code
刘金琨《智能控制》书本的所有源程序,matlab编程,希望大家有用。
Matlab
12
2024-11-03
Normalization Issues in Artificial Neural Networks-Introduction to Neural Networks Chapter 4
Normalization Issues
In neural network training, normalization is crucial to ensure consistent model performance and faster convergence. Below are key normalization methods:
Normalization Method One
E and E’
Distance metric (d) adjustments
Normalization is used to transform input data, enhancing t
Matlab
13
2024-11-05
EPANET-Matlab Toolkit Matlab Class for EPANET Water Distribution Simulation
The EPANET-Matlab Toolkit is an open-source software initially developed in Matlab, providing a programming interface for the latest version of hydraulic and quality modeling software developed jointly by the US EPA and Matlab. This toolkit serves as a general programming framework for research and
Matlab
18
2024-08-12
Big Data Analysis of MR and Signaling Data in LTE Networks
在当前的大数据时代背景下,LTE网络的发展带来了大量的数据,为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR(测量报告)数据和信令数据进行联合分析,以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。
MR数据是TD-LTE系统输出的一部分,包含了三个主要部分:MRs、MRE(事件性测量统计)和MRo(原始测量统计)。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息,是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析,提供了用户事件等信息的参考,尤其是在用户级信令统计方面。
联合分析中,MR数据用于定位计算,信令数据提供详细的用户事件信息,两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置
算法与数据结构
15
2024-10-31
Intelligent Adaptive Control工业自适应控制应用
智能控制的神经网络、模糊控制、进化算法啥的,放到工业应用里到底怎么搞?《Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications》这个资源讲得还挺全面的,从算法到落地案例都有,读完思路会清不少。
控制系统的神经网络应用写得细,比如怎么用RBF 网络做系统建模,或是如何用Backpropagation算法训练控制器。要是你用过Simulink,应该会发现好些例子都能直接上手改造一下用。
模糊逻辑那块讲得也不啰嗦,直接上干货。像什么自适应控制、神经-模糊混合控制都有实战,尤其是那部分车载系统和空调控制的案例,挺适合做嵌入式项目的朋友参考。
要说最实
Access
0
2025-07-06
Generating Adversarial Networks in MATLAB Counting Images
生成对抗神经网络MATLAB代码
生成对抗神经网络的MATLAB代码已被弃用。建议使用NeuralTalk2,它比旧版本快约100倍,支持在GPU上进行批处理和CNN微调。此项目包括使用Python和Numpy的源代码,通过多模态循环神经网络为图像生成描述。
项目概述
输入数据为使用Amazon Mechanical Turk收集的图像及其5个句子描述。训练阶段中,图像作为输入,RNN根据上下文预测句子中的单词,网络的参数在这一过程中不断更新。
Matlab
10
2024-11-04
Optimizing Pathfinding in Cerebrovascular Networks A MATLAB Approach
脑血管系统是一个复杂的血管网络,为大脑提供重要的营养和氧气。这种系统易于遭受出血、感染、血栓等损伤,常常需要进行脑部手术。然而,手术时通常无法直接进入手术地点,因此必须寻找替代入口点和路径。提出的系统利用MRA图像上的图像处理和路径查找技术,帮助医生/外科医生找到脑血管系统中两点之间的最短距离。论文链接:ACM Paper
Matlab
13
2024-11-03