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matlab代码粒子群算法粒子群最小化器 粒子群优化算法，用于查找两个函数中的最小值。 该算法以及将要最小化的两个功能在此处进行了描述： 该代码是用Matlab编写的。 要运行它，只需键入PSO22a以最小化所描述的两个函数中的第一个，或键入PSO22b以运行另一个函数。

PSO VMD 粒子群优化VMD的两个参数，惩罚系数和分解层数。并做包络谱，频谱等分析。

灰狼优化VMD的两个参数，惩罚系数和分解层数。并做包络谱，频谱等分析。有仿真数据直接运行。 采用平方包络谱峭度、包络熵、谱峭度、相关系数等作为适应度函数。

glcm matlab代码论文名称为“多点地统计的两种参数优化方法” 本文介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码。 基于GLCM的方法的源代码是用MATLAB编写的，而深度学习程序代码是用c＃.Net编写的。 1.基于GLCM的方法主程序是“ GLCM_Method.m”，它取决于“ GrayCoMatrix.m”和“ HsimSimilarity.m”。 基于GLCM的方法中使用的第三方代码包含“ sort_nat.m”，“ rotateticklabel.m”。 2.基于深度学习的方法主程序是基于ML.Net的“ Program.cs”。该程序包含代码文件，例如“ Preprocessing_ImageFolder”，“ ImageNetData.cs”，“ MyDataTable.cs”等。 。 在使用这些程序之前，请解压缩两个压缩文件“ demo data.rar”和“ ML_Assets.rar”。 文件“ demo data.rar”包含了本文使用的数据，包括训练图像通道的实现以及基于Snesim和simpat获得的分类。

为了解决强耦合问题和控制过程中参数难于调节的问题,提出了基于忆阻的自适应单神经元多变量解耦PID控制器,根据传统控制器的结构和原理,构建了两变量解耦控制器的结构。分析了两变量解耦控制器的性能,给出了实验仿真结果。通过实验结果,发现这个新的两变量解耦控制器具有较高的控制可靠性、较好的适应性,比传统的控制器学习速度快。最后得到了一个理想的、自适应、自组织的多变量解耦控制器,并获得了较好的控制效果。