多目标白鲸优化算法MOBWO:在多目标测试函数中的实证与应用分析,多目标白鲸优化算法MOBWO的实证研究:在九个测试函数中的表现与评估,多目标白鲸优化算法MOBWO 在9个多目标测试函数中测试 Matlab语言 程序已调试好,可直接运行,算法新颖 1将蛇优化算法的优良策略与多目标优化算法框架(网格法)结合形成多目标蛇优化算法(MOSO),为了验证所提的MOSO的有效性,将其在9个多目标测试函数 (ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni,Viennet2、Viennet3) 上实验,并采用IGD、GD、HV、SP四种评价指标进行评价,部分效果如图1所示,可完全满足您的需求~ 2源文件夹包含MOBWO所有代码(含9个多目标测试函数)以及原始白鲸优化算法文献 3代码适合新手小白学习,一键运行main文件即可轻松出图 4仅包含Matlab代码,后可保证原始程序运行~ ,多目标白鲸优化算法(MOBWO); 测试函数; Matlab语言; 程序调试; 算法新颖; 多目标蛇优化算法(MOSO); IGD、GD、HV、SP评价指标; 代码学习; 轻松出图。,基于
2025-05-17 10:35:30 385KB
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包含owmctab.plb 、 owmaggrs.plb 、 owmaggrb.plb 三个文件,可解决OracleXE中没有WM_CONCAT函数的问题;解决方案如下:1、下载三个文件:owmctab.plb 、 owmaggrs.plb 、 owmaggrb.plb 2、用sqlplus登录:sqlplus -logon sys/123 as sysdba 3、执行@C:\Users\JOYTRAVEL\Desktop\WMSYS用户\owmaggrb.plb; 如果执行结果报错,说找不到WMSYS用户,那么执行 @C:\Users\JOYTRAVEL\Desktop\WMSYS用户\owmctab.plb; 再执行owmaggrb和owmaggrs
2025-05-16 09:36:36 6KB WM_CONCAT
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《Win32 Programmer's Reference》是一本至关重要的资源,它为开发者提供了Win32 API函数的详尽指南。Win32 API(应用程序接口)是Windows操作系统的核心组成部分,它提供了丰富的功能,让程序员能够构建高效、稳定的桌面应用软件。这本书不仅包含了大量的API函数,而且每个函数都有详细的解释和用法示例,对于Windows平台的软件开发人员来说,无疑是一份宝贵的参考资料。 Win32 API函数是Windows编程的基础,涵盖了系统管理、图形设备接口(GDI)、用户界面、文件操作、网络通信、进程和线程控制等多个领域。例如,`CreateProcess`函数用于启动新进程,`CloseHandle`函数用于关闭句柄,`CreateWindowEx`则用于创建窗口,这些都是开发Windows应用程序时经常用到的API。 在程序设计过程中,理解并熟练使用Win32 API能帮助开发者实现复杂的功能。例如,通过`GetMessage`、`TranslateMessage`和`DispatchMessage`三个函数的组合,可以处理消息循环,这是Windows GUI程序的核心。而`WriteFile`和`ReadFile`用于文件读写,`CreateMutex`则可实现多线程环境下的同步机制。 软件工程中,良好的API设计和使用是保证代码质量的关键。Win32 API遵循了清晰、一致的命名规则和参数传递方式,这使得开发者能更容易地理解和记忆。同时,API函数通常都有错误检查和异常处理机制,使得程序在遇到问题时能给出明确的反馈,提高了软件的稳定性和可靠性。 电子书形式的《Win32 Programmer's Reference》便于查阅和学习,HLP文件是微软早期的在线帮助格式,可以通过帮助查看器打开,提供离线浏览。开发者可以根据函数名或关键词快速搜索所需信息,大大提升了开发效率。 Win32 API函数速查是Windows开发者的必备工具,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。深入理解和掌握Win32 API,意味着你能更有效地利用Windows系统的强大功能,开发出功能丰富、性能优秀的应用软件。
2025-05-16 03:23:39 5.4MB Win32 程序设计 编程开发 软件工程
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蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)是JiankaXue 和Bo Shen 在2022 年提出的一种新型群体智能优化算法[1],其灵感来自于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。该算法同时考虑了全局探索和局部开发,从而具有收敛速度快和准确率高的特点,可以有效地解决复杂的寻优问题。本文将对该算法进行原理讲解及程序实现。
2025-05-14 11:54:58 3.56MB
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JavaScript中的`eval()`函数是一个非常强大的工具,它能够将字符串作为JavaScript代码来执行。然而,直接使用`eval()`可能存在安全风险,比如代码注入攻击。在某些特定场景下,我们需要对输入的字符串进行预处理,例如去除回车符、换行符以及注释,以确保它们不会干扰或改变代码的原始意图。 正则表达式在JavaScript中扮演着关键角色,特别是在字符串处理方面。在本案例中,我们可以利用正则表达式来实现这个功能,即清理字符串中的回车符(`\n`)、换行符(`\r`)以及各种类型的注释。 1. **回车符与换行符**:在JavaScript中,回车符(`\r`)和换行符(`\n`)通常用来表示新行。如果在`eval()`的字符串参数中存在这些字符,它们会被解释为代码的分隔符,可能导致代码执行错误或不按预期运行。因此,我们首先需要移除这些字符。可以使用以下正则表达式进行替换: ```javascript var cleanedCode = code.replace(/[\r\n]+/g, ''); ``` 2. **单行注释**:JavaScript的单行注释以`//`开头,直到行末结束。去除这类注释的正则表达式如下: ```javascript cleanedCode = cleanedCode.replace(/\/\/[^\n]*/g, ''); ``` 3. **多行注释**:多行注释以`/*`开始,以`*/`结束。这类注释可能跨越多行,需要更复杂的正则来处理: ```javascript cleanedCode = cleanedCode.replace(/\/\*[^*]*\*+([^/*][^*]*\*+)*\//g, ''); ``` 4. **处理HTML注释**:虽然不是JavaScript的原生特性,但在解析HTML字符串时,也需要考虑``的HTML注释: ```javascript cleanedCode = cleanedCode.replace(//g, ''); ``` 结合以上四个步骤,我们便能构建一个完整的预处理函数,用于清理输入的字符串,使其适合作为`eval()`的参数。但请注意,`eval()`的使用应谨慎,因为它允许执行任意代码,可能导致安全问题。在大多数情况下,寻找替代方案,如使用`new Function()`或编译器(如Babel)将代码转换为JavaScript对象字面量,会更安全。 关于文档`javascript执行eval函数时利用正则表达式去掉回车符换行符和注释.doc`,这可能是详细阐述这一过程的文档,包含了具体实现和可能遇到的问题的解决方案。阅读此文档将有助于深入理解如何实际应用这些正则表达式。
2025-05-13 11:58:14 6KB javascrip eval 正则表达式
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雷达模糊度函数是雷达信号处理中的一个重要概念,它与雷达系统的分辨率、探测能力和目标识别紧密相关。在雷达系统中,发射的电磁波经过目标反射后返回接收器,根据接收到的回波信号,我们可以推断出目标的距离、速度等信息。然而,由于多径传播、脉冲宽度、采样率等因素的影响,信号会存在一定的模糊性,这就是所谓的雷达模糊度。 我们需要理解什么是模糊函数。在雷达系统中,模糊函数描述了雷达系统对不同距离和速度目标的响应特性。它是一个复杂的函数,通常与雷达的工作参数(如脉冲重复频率、脉冲宽度、采样间隔等)和目标的运动状态有关。模糊函数的形状直接影响着雷达的分辨能力和探测性能。 雷达模糊度函数的计算涉及到几个关键参数: 1. 脉冲重复频率(PRF):PRF决定了雷达在一个周期内发射脉冲的数量,它影响着雷达的距离分辨率。高PRF可以提高距离分辨率,但可能导致距离模糊;低PRF则反之。 2. 脉冲宽度(PW):脉冲宽度决定了雷达的测速范围。较窄的脉冲可以提供更高的速度分辨率,但可能降低距离分辨率。 3. 采样率:合适的采样率能确保雷达系统能够准确捕获回波信号,避免因过低采样率导致的混叠现象。 4. 目标运动:目标的速度和角度变化会影响雷达接收到的回波,从而影响模糊函数的形状。 为了解决模糊问题,雷达系统通常采用各种算法和技术,例如匹配滤波器、多普勒处理和快速傅里叶变换(FFT)。这些方法可以改善雷达的探测性能,减少或消除模糊现象。 匹配滤波器是最常用的一种方法,它通过设计一个与期望信号形状相匹配的滤波器来优化雷达的检测性能。多普勒处理利用目标相对雷达的多普勒频移来区分不同速度的目标,而FFT则用于将时域信号转换到频域,有助于解析雷达回波的频率成分,从而获取目标的信息。 在实际应用中,为了更好地理解和分析雷达模糊度函数,我们通常会绘制雷达模糊度图,这有助于直观地展示雷达在不同参数下的响应特性。思维导图作为一种有效的学习工具,可以帮助我们梳理和记忆这些复杂的关系,加深对雷达模糊度函数的理解。 雷达模糊度函数是雷达系统性能的关键因素,涉及到多个参数的相互作用。通过深入研究和优化模糊函数,我们可以提高雷达的探测能力,实现更精确的目标定位和识别。在实际工作中,运用思维导图进行学习和记录,可以帮助我们更好地掌握这一领域的知识。
2025-05-12 11:12:36 2.25MB 模糊函数
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简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集,使用原始振动信号作为模型的输入,输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括:数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下,修改训练轴承,运行main.py文件,即可完成模型的训练。 2.训练完成后,运行result_out.py文件,即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。
2025-05-10 20:35:31 411.94MB 深度学习
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Excel函数速查工具,快捷方便的查询自己所需Excel函数公式。
2025-05-10 09:24:35 80KB 函数速查
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"基于51单片机函数信号发生器设计" 基于51单片机函数信号发生器设计的关键技术点包括: 1. 单片机AT89S52的应用:在本系统中,单片机AT89S52是核心组件,负责产生锯齿波、正弦波、矩形波三种波形,并控制波形的类型选择、频率变化。 2. 数模转换技术:本系统使用D/A转换器DAC0832将数字信号转换成模拟信号,以实现波形的输出。 3. 波形产生技术:本系统使用软件设计方法产生三种波形,包括锯齿波、正弦波、矩形波。 4. 键盘控制技术:本系统使用键盘来控制三种波形的类型选择、频率变化,并显示波形的种类及其频率。 5. 液晶显示技术:本系统使用液晶屏1602显示波形的种类及其频率。 6. 信号处理技术:本系统使用滤波放大技术来处理波形信号,以提高信号的质量。 7. 软件设计技术:本系统使用软件设计方法来实现波形产生、键盘控制、液晶显示等功能。 8. 硬件实现技术:本系统使用单片机最小系统的设计、波形产生模块设计、显示模块设计、键盘模块设计等硬件实现技术来实现系统的功能。 9. 测试技术:本系统使用测试仪器及测试说明来测试输出波形的种类与频率。 本系统的设计主要包括三个模块:信号发生模块、数/模转换模块和液晶显示模块。其中,信号发生模块使用单片机AT89S52产生三种波形,数/模转换模块使用D/A转换器DAC0832将数字信号转换成模拟信号,液晶显示模块使用液晶屏1602显示波形的种类及其频率。 在设计中,我们考虑了多种方案,包括使用MAX038芯片组成的电路输出波形,使用传统的锁相频率合成方法等。但是,基于成本和技术难度的考虑,我们最终选择了使用单片机AT89S52和D/A转换器DAC0832的方案。 本系统的设计主要解决了以下几个问题: * 如何使用单片机AT89S52产生三种波形? * 如何使用D/A转换器DAC0832将数字信号转换成模拟信号? * 如何使用键盘控制波形的类型选择、频率变化? * 如何使用液晶屏1602显示波形的种类及其频率? 本系统的设计具有一定的实用价值和推广价值,对于电子技术和自动控制技术领域的发展具有重要意义。
2025-05-09 13:18:43 312KB 51单片机
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聚合Poisson过程是概率论和统计学中研究事件发生次数统计规律的重要概念,其中涉及的概率公式通常包含组合数、多项式和无限项求和等复杂表达。本文作者许昱运用Pascal函数矩阵化简了聚合Poisson过程中的概率公式,提出了一种新的计算方法,该方法不仅简化了计算过程,而且克服了传统算子方法和数值计算的不足,并推导出了一系列新的组合恒等式。 许昱对聚合Poisson过程进行了定义,即在给定时间区间内,对特定阈值 τ 以上的时间间隔内事件簇的发生次数进行统计的随机过程。在实际应用中,如金融市场的高频交易数据分析等场景,了解这类过程对预测事件发生频度尤为重要。聚合Poisson过程中的概率公式涉及组合数的多项式形式,这导致了复杂的前向差分算子表达式,需要对其进行简化以求出具体概率值。 为了解决这一问题,许昱引入了Pascal函数矩阵的概念。Pascal函数矩阵是一种特殊的矩阵,它不仅包含了Pascal三角形的性质,还具有更广泛的应用。在定义了广义Pascal矩阵之后,作者展示了如何利用Pascal矩阵的基本性质和展开表达式来构造Pascal函数矩阵,并推广了Tepper恒等式。通过这种方法,可以将原本涉及无限项求和的问题转化为有限项求和问题,大大简化了计算复杂性。 在具体应用中,许昱提出了如何使用Pascal函数矩阵来化简聚合Poisson过程的概率公式。通过对组合数、二项式系数的多项式形式进行展开,并利用Pascal矩阵的性质,将问题简化为有限项的求和问题。从而得到一系列带有组合恒等式的新表达式,这些表达式不仅具有数学上的美感,而且在实际应用中可以提供更加快速和准确的概率计算方法。 本文的另一项重要贡献是通过构造特定的Pascal函数矩阵,得到了一系列新的组合恒等式。这些恒等式不仅对聚合Poisson过程的概率计算有帮助,也丰富了组合数学和离散数学领域的研究内容。许昱利用矩阵和向量表示法进行的证明过程,展示了其深厚的数学功底和创新的思维。 此外,本文还探讨了如何将所提方法应用于聚合Poisson过程。通过逐项应用Pascal函数矩阵推导出的恒等式,可以将聚合Poisson过程的概率公式转化为有限表达式。这不仅提高了计算的可操作性,也为后续的数学推导和实际应用提供了便利。 许昱在本研究中提出了一种全新的思路和方法,即使用Pascal函数矩阵化简和求解聚合Poisson过程中的概率公式。该方法不仅具有理论创新性,同时也在实际应用中展现了其计算简便和准确性高的优点。此外,许昱所提出的一系列组合恒等式,也为组合数学领域带来了新的研究素材和思路。
2025-05-08 08:15:37 178KB 首发论文
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