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虽然已经有了Jenkis等强大的持续集成系统,但仍阻挡不了我对造轮子的热爱。适用框架：Thinkphp，正增加对Laravel的支持功能：将项目代码进行版本控制，便于保存旧版本，快速切换不同版本。优点：无需安装！配置超简单！上线快！要求：1.备份你的线上代码，以防万一2.将新的项目目录使用zip压缩3.第一次使用，需要把项目根目录设置为软链接到某空目录，此空目录权限需和项目目录应该有的访问权限相同
该系列博客主要讲述Matlab软件在自动控制方面的应用，如无自动控制理论基础，请先学习自动控制系列博文，该系列博客不再详细讲解自动控制理论知识。 自动控制理论基础相关链接： 博客参考书籍：《MATLAB/Simulink与控制系统仿真》。3.控制系统的仿真介绍3.1 控制系统仿真基本概念计算机仿真基本概念仿真的基本思想：利用物理的或数学的模型来类比模仿现实过程，以寻求对真实过程的认识，所遵循的基本
在这篇博文中，我们将探讨“Python的系统模型辨识函数”这一主题。模型辨识广泛应用于控制系统、信号处理等领域，通过对已知输入输出数据的分析，构建出系统的数学模型。我们将系统性地梳理整个过程。
## 背景描述
系统模型辨识旨在利用系统的输入输出数据，为系统建立数学模型。在很多工程应用中，特别是在控制工程领域，进行模型辨识对于提高系统性能至关重要。以下是这一过程的主要步骤：
1. 数据收集
2
时，谱密度的这些特点有助于选择序列的参数，以获得更好的结果。计算机产生的白噪声是一个近似的白噪声，而不是真正的白噪声。
原创
2022-11-23 09:51:55
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过拟合现象 一般来说，量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题：优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现，即参数过拟合。
对于参数优化来说，由于优化时存在噪音，过拟合是不可避免的现象。然而为了追求策略的稳定性，我们应当尽可能地使过拟合风险最小化。
为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险，David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为《
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2024-02-26 20:56:12
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如何用Python实现MATLAB中的系统辨识
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python实现MATLAB中的系统辨识。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 确定模型 |
| 4 | 参数估计 |
| 5 | 模型识别 |
| 6 | 验证模型 |
| 7 | 模型优化 |
接
原创
2023-12-18 09:02:57
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基于MATLAB的神经网络辨识与控制工具箱维普资讯第2o卷 第3期 计 算 机 仿 真 2003年3月文章编号：1006—9348(2003)03—0072一o3基于 MATLAB的神经网络辨识与控制工具箱张浩然，韩正之 ，李昌刚(上海交通大学 自动化系 ，上海 2ooo3o)摘要 ：该文简单介绍了基于 MATLAB的 NNSYSID、NNCTRL神经 网络辨识与控制工具箱 ，详细说明了工具箱 中
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2023-11-23 17:06:34
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遗传算法的电池参数辨识
1、遗传算法基本思想 遗传算法（Genetic Algorithms）是一种启发式的随机非线性优化与搜索方法，用于模拟生物界的自然选择与遗传过程，从原理和实现手段等方面区别于传统数学规划的优化算法。遗传算法运算过程的实质就是对待求解问题的解群的重复迭代过程，该解群由M个初始解组成，通过不断的对解群进行交叉、变异运算和选择，即对初始解群进行遗传与进化操作，得到新一
✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志群友咨询了一个问题，通过实验测得系统的响应结果，如果获取到系统的传递函数，这个问题可以通过MATLAB系统辨识工具箱求解1、进入System Identification主界面打开APP栏的系统辨识工具箱，弹出如下界面然后点击import data，选择加载类型为时域类型2、加载数
原创
精选
2023-11-10 08:54:33
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1. Python中的旧式类与新式类 你一定在其它地方见过这样的表述，“在 Python 中，一切皆对象”。 那么，它意味着什么呢？是不是像其它编程语言一样（例如 Java），在 Python 中的一切都是基类的实例？如果是，那么 Python 中的基类是什么？我听说过 Python 中的 object 类，它是那个基类吗？ Python 中这一块的内容相当复杂。Py
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2023-11-12 09:52:04
62阅读
在电机的控制领域，不同的电机有不同的驱动方式，其中应用最广泛的就是PID(proportion integration differentiation)控制。P、I和D分别指比例控制，积分控制和微分控制。其算法简单可靠性高，广泛应用于工业过程控制，至今有90%左右的控制回路具有PID结构。在双轮移动机器人，大多数的电机的速度控制和反馈系统如下: 在上图
✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志群友咨询了一个问题，通过实验测得系统的响应结果，如果获取到系统的传递函数，这个问题可以通过MATLAB系统辨识工具箱求解1、进入System Identification主界面打开APP栏的系统辨识工具箱，弹出如下界面然后点击import data，选择加载类型为时域类型2、加载数
推荐
原创
2022-12-22 12:34:58
1452阅读
知乎视频www.zhihu.com
我正巧两个语言都比较常用(我是从2010年开始使用MATLAB的, 从2013年开始使用Python.),从我的专栏里面就可以看出来: MATLAB Python 机器学习www.zhihu.com
基于我的使用经验(肯定是不全面的, 比如我不用MATLAB的Simulink, 仅供参考):Python强于MA
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2023-11-04 21:34:20
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第一，从网线标识上辨别。三类线的标识是“CAT3”，带宽10M，适用于十兆网，目前基本已淘汰；五类线的标识是“CAT5”，带宽100M，适用于百兆以下的网；超五类线的标识是“CAT5E”，带宽155M，是目前的主流产品；六类线的标识是“CAT6”，带宽250M，用于架设千兆网，是未来发展的趋势。
其次
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2010-06-21 10:57:31
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## 神经网络系统辨识控制器
在控制系统的领域中，神经网络系统辨识控制器是一种常见的方法，它利用神经网络技术来对系统进行辨识和控制。这种方法结合了神经网络的强大学习能力和控制系统的稳定性，可以应用于各种复杂的控制问题中。
### 神经网络的基本原理
神经网络是一种模仿人脑神经元之间连接方式的人工智能技术。它由多个神经元组成的层次结构构成，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并通过激活函数处
原创
2024-04-02 05:46:44
96阅读
1.自激振荡：无外作用时，非线性系统内部产生的稳定的等幅振荡。2.线性系统特征：具有可叠加性和齐次性（也是线性和非线性的本质区别）。非线性系统特征：①稳定性分析复杂可能存在多个平衡状态，各个状态可能稳定也可能不稳定，稳定性与系统的结构和参数有关，并且与初始条件和外加输入有关。②自激振荡线性系统不会产生自激振荡。③频率相应发生畸变非线性系统在正弦信号作用下输出复杂，可能存在跳跃谐振，多值响应，分频振
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2024-08-19 17:12:45
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1 base_local planner_params yaml 下面列举了导航包下config/目录下的 base_local_planner_params. yaml参数以及设定的值, 机器人在这样的设定下运行得相当好controller_ frequency:3.0每多少秒我们需要更新一次路径规划?把这个值设得太高会使性能不足的CPU过载。对于一台普通的计算机来说,设定为3到5就可以运行
面对如此复杂的CPU市场,你该如何呢?
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2008-12-30 10:45:08
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神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然的具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑相似：神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的；互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。神经网络的计算能力可通过以下两点得到体现：第一、神经网络的大规模并行分布式结构；
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2023-10-30 23:17:57
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