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PIPI_333 2020-09-09 06:07:31

通过qpainter绘制雷达，可更改雷达的十字架数量，扇形角度，扇形大小，扇形颜色，雷达圈数，设置探测省界点迹，设置雷达探测范围，设置目标点、设置目标点渐变等等
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基于深度学习的4D航迹预测方法研究_宋岩.pdf

内容概要：本文介绍了一种基于变分模态分解（VMD）与麻雀搜索算法（SSA）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的多变量电力负荷预测模型，该模型通过Matlab代码实现。首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂度并提取不同频率特征；随后采用麻雀搜索算法优化LSSVM的关键参数，提升预测精度；最后将优化后的LSSVM用于各分量的预测并重构得到最终结果。该方法有效提高了负荷预测的准确性与稳定性，适用于多变量输入场景下的短期负荷预测任务。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事能源预测、智能电网、机器学习应用研究的科【VMD-SSA-LSSVM】基于变分模态分解与麻雀优化Lssvm的负荷预测【多变量】（Matlab代码实现）研人员及研究生；; 使用场景及目标：①应用于电力系统负荷预测中以提高预测精度；②为结合信号分解、智能优化算法与机器学习模型的研究提供技术参考；③支持科研复现与算法改进；阅读建议：建议读者结合文中方法步骤逐步运行Matlab代码，理解VMD分解过程、SSA寻优机制及LSSVM建模细节，并可通过更换数据集或对比其他优化算法进一步验证模型性能。

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基于JavaWEB技术构建的学生信息管理平台，整合了班级成员数据维护、费用记录查询、班级事务反馈处理、兴趣标签管理、团队信息维护及系统权限控制六大核心模块。该系统采用分层架构设计，通过管理员身份验证机制保障数据操作安全性，支持对班级成员档案的完整生命周期管理，包括档案创建、信息更新与数据移除功能。在事务管理层面，平台提供班级事务的反馈提交与历史记录查询双通道，同时建立学生兴趣标签库实现个性化信息归档。管理员可通过可视化界面对账户权限进行动态调整，包括账户创建、权限修改及账户注销等操作。系统通过会话管理实现安全退出机制，确保每次数据交互均通过身份验证流程，形成完整的管理闭环。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

内容概要：本文围绕无人机自主水下传感网络（UASNs）中自主水下航行器（AUV）的路径规划问题展开研究，提出采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行优化求解，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究重点在于利用遗传算法的全局搜索能力，解决水下复杂环境中AUV的高效路径规划问题，提升数据采集效率与网络性能。文中详细阐述了问题建模、适应度函数设计、约束条件处理及算法实现流程，展示了GA在应对多目标、非线性、动态变化水下环境中的可行性与有效性。同时，文档还列举了大量相关科研方向与Matlab仿真实例，涵盖路径规划、电力系统、机器学习、通信优化等多个领域，体现出较强的技术综合性与科研指【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究（Matlab代码实现）导价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、水下传感网络或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合正在开展无人机、AUV或智能优化应用研究的1-5年经验研究人员。; 使用场景及目标：①学习遗传算法在复杂路径规划问题中的建模与实现方法；②掌握Matlab在UASNs与AUV路径规划中的仿真技术；③借鉴多领域科研案例拓展研究思路，推动算法在实际水下探测、环境监测、军事侦察等场景的应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注遗传算法的编码方式、交叉变异策略与适应度函数设计；同时可参考文中列出的其他研究方向进行横向拓展，强化对智能优化算法在多学科交叉应用的理解。

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