滑模变结构控制matlab仿真.pdf

时间: 2023-05-15 18:03:32 浏览: 292
滑模变结构控制是一种基于滑模变化的控制方法,它可以在不确定性、非线性和外部干扰的情况下,实现系统的鲁棒控制。本文介绍了在MATLAB软件中的滑模变结构控制的仿真分析。 文章首先介绍了滑模变结构控制的原理,讲解了系统转移函数的建立和控制器的设计方法。在仿真分析中,通过建立系统的数学模型和控制器的反馈回路,使用MATLAB软件进行仿真实验,对比分析滑模变结构控制与传统控制方法在系统稳定性、响应速度和干扰抑制方面的差异。仿真结果表明,滑模变结构控制具有良好的抗干扰性能,可以有效提升系统的稳定性和响应速度。 此外,本文还探究了滑模变结构控制参数对控制效果的影响,分析了三种不同的参数设计方法的优劣,得出了最佳参数设计方案。最后,对MATLAB仿真结果进行了验证,证明了滑模变结构控制在不同系统和控制任务中的应用价值。 综上所述,该文全面介绍了滑模变结构控制在MATLAB仿真中的应用,分析了其在控制性能、稳定性和抗干扰性方面的优势,对于工程实践和控制理论研究都具有一定的参考价值。
相关问题

滑模变结构控制matlab仿真第四版pdf

《滑模变结构控制matlab仿真第四版pdf》是一本介绍滑模变结构控制及其在Matlab仿真实现的书籍。滑模变结构控制是一种重要的控制方法,广泛应用于现代控制领域。 该书的第四版是对前三版的更新和完善,内容更加丰富和详细。本书以Matlab为工具,通过仿真实例展示了滑模变结构控制在不同领域的应用,如机械、电气、航空等,以及非线性系统的控制问题。 本书首先介绍了滑模变结构控制的基本原理和概念,包括滑模面的设计方法和控制规律的建立。然后,详细讲解了Matlab仿真工具的使用,包括建模、仿真参数的设置和结果分析等。 本书的特点之一是以实例为主,通过具体的案例来说明滑模变结构控制的应用过程和效果。每个实例都包含了仿真模型、控制策略的设计和仿真结果的分析,读者可以通过仿真实践来加深对滑模变结构控制的理解和应用。 此外,本书还介绍了一些高级内容,如非线性滑模控制、鲁棒滑模控制和自适应滑模控制等。这些内容进一步拓宽了读者对滑模变结构控制的认识,并提供了更多应用的可能性。 总之,《滑模变结构控制matlab仿真第四版pdf》是一本很好的学习和应用滑模变结构控制的参考书籍,对于相关领域的研究者、工程师和学生都具有很大的参考价值。

滑模变结构控制matlab仿真电子版下载

对于滑模变结构控制Matlab仿真电子版的下载,可以通过以下步骤进行: 1. 打开任意浏览器(如Google Chrome、Firefox等)。 2. 在浏览器的地址栏中输入“Matlab滑模变结构控制仿真电子版下载”等关键词进行搜索。 3. 在搜索结果中选择可信赖的官方网站,如MathWorks官方网站。 4. 进入选定的官方网站,在网站的搜索框中输入“滑模变结构控制”或类似关键词。 5. 在搜索结果中找到与滑模变结构控制相关的仿真工具或软件下载选项。 6. 点击下载选项,并根据网站的指导进行下载。 7. 下载完成后,双击运行下载的文件,按照安装向导进行Matlab滑模变结构控制仿真软件的安装。 8. 安装完成后,打开安装好的Matlab滑模变结构控制仿真软件。 9. 可以利用该软件进行滑模变结构控制的仿真实验和研究。 需要注意的是,在下载和安装Matlab滑模变结构控制仿真电子版时,应选择官方网站或可信赖的资源,以确保软件的安全性和正版性。此外,可能需要付费获取相应的软件授权,具体费用和许可方式可以在官方网站上查找相关信息。

相关推荐

### 回答1: 滑模变结构控制(SMC)是一种用于非线性系统控制的先进控制方法,在处理具有参数不确定性、外部干扰或模型误差的系统时表现出较强的鲁棒性和适应性。Matlab作为一种强大的数学计算和仿真工具,可以方便地进行滑模变结构控制的仿真。 刘金锟提供的仿真程序可能是基于Matlab环境编写的,用于展示滑模变结构控制在系统上的应用。我们可以使用Matlab打开这个仿真程序,并修改一些参数,以适应特定的控制系统。 在Matlab中进行滑模变结构控制的仿真,我们需要定义系统的状态方程和控制律。首先,我们需要确定被控对象的状态方程,即系统的动力学模型。其次,我们需要设计滑模面和滑模控制律。滑模面是一个用于观测系统状态偏差的曲面,而滑模控制律是根据观测到的状态偏差进行输出控制信号的算法。 通过Matlab仿真滑模变结构控制,我们可以观察系统在不同控制参数和初始状态下的响应。可以通过调整滑模控制律的参数,如滑模面的斜率和截距,来改变系统的性能指标,如稳定性和跟踪性能。 总之,使用Matlab进行滑模变结构控制的仿真可以帮助我们理解滑模变结构控制的原理和工作方式,以及优化控制参数,提高系统的性能。 ### 回答2: 滑模变结构控制(SMC)是一种非线性控制策略,具有鲁棒性和快速响应的特点。它通过引入滑动面来实现对系统的控制。 在MATLAB中,我们可以使用刘金锟教授提出的滑模变结构控制仿真程序来研究和分析滑模控制算法的性能。 首先,我们需要定义系统的模型和初始状态。将系统的状态方程和输入方程转化为MATLAB中的函数形式,并设定系统的初始状态。 其次,我们需要设计滑动面和控制律。滑动面定义了系统性能的要求,我们可以根据系统的性质和需求来选择滑动面的形式。控制律指导系统在滑动面上运动,使其达到期望的状态。 然后,在仿真程序中,我们可以使用MATLAB的控制工具箱来实现滑模变结构控制策略。可以使用函数进行模块化设计,方便调试和修改。 最后,运行仿真程序并进行结果分析。可以通过绘制系统的状态曲线、误差变化曲线等来评估滑模变结构控制算法的性能和稳定性。 刘金锟仿真程序提供了一个基于滑模变结构控制的MATLAB仿真环境,可以帮助研究者更好地理解和应用滑模控制策略。通过仿真结果,我们可以分析系统的控制性能和稳定性,优化控制算法,进一步提高系统的控制质量。 这是滑模变结构控制MATLAB仿真程序的简要介绍,希望对你有所帮助。
刘金琨滑模变结构控制MATLAB仿真源码是基于滑模控制理论设计的控制器仿真程序。滑模控制是一种基于滑动模态下阻尼的控制方法,通过在系统中引入滑动模态,可以实现对系统动态响应的优化。滑模变结构控制是滑模控制的一种扩展方法,可以通过自适应调整系统控制参数,实现系统具有更好的性能。 该仿真源码主要包括几个部分:系统模型、滑模控制器、自适应调节器以及仿真参数设置。 首先,系统模型部分需要定义仿真系统的数学模型,包括系统的动力学方程、输入输出关系等。可以根据具体的控制对象进行定义。 接下来,滑模控制器部分需要设计滑模控制器的结构和参数,包括滑模面的设计和滑模面更新方式。滑模面是控制器的一个重要组成部分,它可以通过处理系统状态误差和系统动态的变化来实现控制。 然后,自适应调节器部分可以根据系统的特性自适应调整控制器的参数,使控制器能够更好地适应不确定性和扰动。 最后,仿真参数设置部分需要设置仿真的时间和步长等参数,以及定义仿真信号的输入和输出方式。可以通过MATLAB中的仿真函数进行实现。 总之,刘金琨滑模变结构控制MATLAB仿真源码是一个用于实现滑模变结构控制的控制器仿真程序,通过该程序可以进行控制器的设计和性能评估,并可以通过自适应调节器实现对不确定性的适应。这个仿真源码的编写可以为滑模控制的理论研究和实际应用提供一个可靠的仿真平台。
《滑模变结构控制Matlab仿真第三版-先进控制系统设计方法》这本书是一本介绍滑模变结构控制的Matlab仿真方法的书籍。在这本书中,作者详细介绍了滑模变结构控制的原理和设计方法,并通过使用Matlab进行仿真来验证控制系统的性能。 滑模变结构控制是一种优秀的控制方法,它具有系统鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强等优点。该控制方法在电力系统、机械系统、自动化控制系统等领域都有广泛的应用。 通过使用Matlab进行仿真可以方便地验证滑模变结构控制的性能。Matlab是一种强大的数值计算和仿真工具,可以方便地进行控制系统设计和性能评估。在这本书中,作者通过使用Matlab编写代码并进行仿真,展示了滑模变结构控制的实际应用。 这本书的第三版更新了一些内容,增加了一些新的算法和案例。通过这些案例,读者可以更好地理解滑模变结构控制的原理和设计方法。此外,该书还提供了一些实际系统的仿真案例,如直流电机系统、非线性倒立摆系统等,以帮助读者学习和应用滑模变结构控制。 总之,这本《滑模变结构控制Matlab仿真第三版-先进控制系统设计方法》是一本值得阅读的书籍。它通过使用Matlab进行仿真,帮助读者深入了解滑模变结构控制的原理和设计方法,并为读者提供实践应用的案例。无论是对于控制系统工程师还是对于学习滑模变结构控制的研究者来说,这本书都是一本不可或缺的参考书。
### 回答1: 《滑模变结构控制matlab仿真(第3版):基本理论与设计方法 pdf》是一本非常实用的书籍,主要介绍了滑模变结构控制的基本理论和设计方法,并通过Matlab进行了仿真。 该书分为10章,第一章介绍了控制理论中的基本概念,第二章介绍了滑模控制的基本原理和特点,同时还介绍了常用的滑模控制器设计方法和优化问题。第三章介绍了滑模变结构控制的理论基础,同时还详细介绍了滑模变结构控制器的设计方法和仿真实例。第四章介绍了基于滑模变结构控制的自适应控制器设计方法,第五章介绍了基于滑模变结构的鲁棒控制器设计方法。 第六章介绍了基于滑模变结构的H∞控制器设计方法,第七章介绍了基于滑模变结构的模糊滑模控制器设计方法,第八章介绍了基于滑模变结构的神经网络控制器设计方法,第九章介绍了基于滑模变结构的非线性系统控制器设计方法。最后一章讨论了实际控制系统中常见的问题和解决方法。 通过本书的学习和训练,读者可以掌握滑模变结构控制的基本理论和设计方法,具备运用Matlab进行仿真的能力,同时还可以解决实际控制系统中常见的问题。如果你是控制工程专业的学生或者研究者,这本书将是非常有帮助的,它可以帮助你更深入地了解滑模变结构控制,并提高控制系统的精度和性能。 ### 回答2: 《滑模变结构控制matlab仿真(第3版):基本理论与设计方法 pdf》是一本关于滑模控制理论和实践的指导书籍。该书对滑模控制的基本概念、原理和优点进行了详细的介绍,并通过MATLAB仿真的方式探究了滑模控制的具体实现与设计方法。 该书的主要内容分为三部分。第一部分介绍了滑模控制的基本概念、原理和优点,包括滑模控制器的设计、分析和实现。第二部分介绍了滑模变结构控制的基本理论,探讨了滑模控制器、变结构控制器和组合控制器的设计方法。第三部分则通过MATLAB仿真的方式演示了滑模控制的应用,包括直流电机控制、倒立摆控制和机械臂控制等多种实例。 总体来说,《滑模变结构控制matlab仿真(第3版):基本理论与设计方法 pdf》是一本比较好的滑模控制方面的指导书籍,适合从事自动控制相关领域的研究人员和工程师进行参考。除了介绍滑模控制基础理论,书中还提供了不少实例和MATLAB仿真代码,能够帮助读者更好的理解滑模控制,快速掌握滑模控制的设计方法和应用技巧。
超螺旋滑模控制(Super twisting sliding mode control)是一种针对非线性系统的控制方法,具有强鲁棒性和快速响应的特点。使用MATLAB进行超螺旋滑模控制的仿真可以通过以下步骤完成: 1. 建立非线性系统模型:首先,需要根据实际问题建立非线性系统的数学模型。可以使用MATLAB中的Simulink进行建模,或编写MATLAB函数来描述系统的动态特性。 2. 设计超螺旋滑模控制器:根据系统模型,设计超螺旋滑模控制器。超螺旋滑模控制器采用滑模面和超越观测器来实现系统的鲁棒控制。可以使用MATLAB中的控制系统工具箱进行控制器的设计和分析。 3. 进行仿真实验:使用MATLAB中的Simulink,将系统模型和超螺旋滑模控制器进行连接,构建控制系统模型。然后,设置仿真参数和初始状态,运行仿真实验。 4. 评估控制性能:通过观察仿真曲线和指标,评估超螺旋滑模控制的性能。可以考虑系统的追踪性能、稳定性、鲁棒性等指标,与原始系统或其他控制方法进行对比分析。 5. 优化控制器:根据仿真结果,如果控制性能未达到要求,可以对超螺旋滑模控制器进行调整和优化。可以调整控制参数、改变滑模面设计、或采用其他的鲁棒控制策略。 总之,通过MATLAB进行超螺旋滑模控制的仿真需要建立非线性系统的模型、设计控制器、进行仿真实验、评估性能和优化控制器。通过不断的实验和分析,可以得到满足要求的超螺旋滑模控制器设计。
制导滑模变结构控制(SMC)是一种常用的非线性控制方法,适用于具有不确定性和外部干扰的系统。在Simulink中进行SMC建模可分为以下几个步骤: 1. 建立系统模型:首先,根据具体的应用场景和系统特性,在Simulink中建立系统的数学模型。可以使用已有的模型库,也可以通过添加适当的模块搭建模型。 2. 设计滑模面:根据系统的稳态要求和控制目标,设计滑模面。滑模面通常是一个超平面,用于使系统状态在无穷小时间内到达滑模面,从而实现快速、稳定的控制。 3. 设计滑模控制器:根据滑模面的设计,引入滑模控制器模块。滑模控制器由两个主要部分组成:离散部分和连续部分。离散部分用于计算离散时间的控制指令,而连续部分用于实现状态反馈控制。 4. 添加鲁棒控制:由于实际系统存在不确定性和干扰,需要添加鲁棒控制模块来提高系统的鲁棒性能。常用的鲁棒控制方法有自适应控制、鲁棒滑模控制等。 5. 进行仿真实验:完成控制器和系统模型的建立后,进行仿真实验以评估控制系统的性能。可以通过调整滑模面的设计参数和鲁棒控制器的参数来优化系统的响应速度和稳定性。通过Simulink提供的可视化工具,可以直观地观察系统状态、控制信号等变化。 6. 评估控制性能:根据仿真结果,对控制系统的性能进行评估。常用的评估指标包括系统的控制误差、稳定性、鲁棒性等。 总之,使用Simulink进行制导滑模变结构控制的建模可以方便地实现对控制器和系统的设计、优化和评估,提高系统的稳定性和鲁棒性能。
系统辨识是指通过实际采集的输入和输出数据,利用数学模型或算法来推测和估计未知系统的特性和参数。而自适应控制是指根据系统的动态变化实时调整控制器的参数,以使系统能够适应不断变化的工作环境和外部扰动。 在Matlab中,我们可以利用各种方法进行系统辨识和自适应控制的仿真。首先,我们需要收集实际系统的输入和输出数据。这可以通过物理实验、传感器读数或其他方法来获取。然后,我们可以使用Matlab提供的函数和工具箱来进行系统辨识。其中,常用的方法包括最小二乘法、极大似然法、扩展卡尔曼滤波等。这些方法可以帮助我们估计系统的传递函数、状态空间模型或其他参数。 接下来,我们可以利用得到的系统模型进行自适应控制的仿真。自适应控制的目标是通过在线更新控制器参数,使得控制系统的性能能够随着系统的变化而变化。在Matlab中,我们可以使用自适应控制工具箱来实现这一过程。该工具箱提供了一系列的自适应控制算法,如模型参考自适应控制、自适应滑模控制等。我们可以根据系统的性质选择适合的算法,并设置相应的参数来进行仿真。 通过这些仿真实验,我们可以评估系统辨识和自适应控制算法的效果,并优化参数或算法,以满足系统的设计要求。Matlab提供了丰富的函数和工具箱,使得系统辨识和自适应控制的仿真变得更加便捷和高效。这些功能能够帮助工程师和研究人员快速开发和验证控制系统,提高系统的性能和鲁棒性。
在永磁同步电机锁相环滑模观测器的Matlab仿真中,通过图中的转速响应曲线可以看出,滑模观测器的估计转速与实际转速基本重合,验证了滑模观测器的有效性。此外,在给定转速为800rpm的情况下,电机实际转速在短暂的振荡后迅速达到给定转速,验证了系统的准确性。在0.05s时施加负载后,电机的速度短暂下降,但迅速回升到给定转速,验证了PI调节器的抗扰动性能。\[1\] 另外,在位置估计方面,滑模观测器的准确性也得到了验证。通过图中的位置响应曲线可以看到,估计位置与实际位置曲线基本重合,进一步验证了滑模观测器的准确性。在0.05s施加负载后,位置仍然能够快速跟随,验证了滑模观测器的快速收敛特性。\[2\] 此外,在启动阶段,转矩迅速上升至最大值,然后在上升到给定转速后快速下降,验证了系统的快速性。在0.05s施加5N负载后,转矩输出迅速增大为负载大小,验证了系统具备较好的抗扰动性能。\[3\] 综上所述,永磁同步电机锁相环滑模观测器的Matlab仿真结果表明,滑模观测器具有有效性、准确性、快速收敛特性和抗扰动性能。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [永磁同步电机无速度传感器控制(一)——滑模观测器(四)【仿真搭建及其结果分析】](https://blog.csdn.net/sy243772901/article/details/107291663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
分数阶滑模控制(Fractional Order Sliding Mode Control,FOSMC)是一种基于分数阶微积分理论的控制方法,结合了滑模控制和分数阶微积分的优势,能够克服滑模控制在快速响应和抗干扰性能上的局限性。 在Matlab中,我们可以使用Fractional Order Sliding Mode Control Toolbox(FOSMCTB)来实现分数阶滑模控制。以下是使用Matlab进行分数阶滑模控制的步骤: 1. 导入FOSMCTB工具箱:在Matlab命令窗口中键入“addpath('FOSMCTB的安装路径')”,将工具箱添加到当前工作路径。 2. 创建系统模型:根据实际系统的动态特性,建立系统的状态空间模型或传递函数模型。 3. 设计分数阶滑模控制器:使用FOSMCTB工具箱提供的函数进行控制器设计。可以使用函数“FOSMCRGainsDesign”来设计控制器增益参数。 4. 实现控制器:通过将设计好的控制器增益参数代入系统模型中,构建闭环控制系统。 5. 仿真和评估:使用Matlab的仿真工具,如simulink,进行分数阶滑模控制的仿真,并评估系统的性能。 在仿真过程中,我们可以根据需要进行系统参数的调整,在不同的控制任务中应用分数阶滑模控制器。通过比较与传统滑模控制的性能表现,可以评估分数阶滑模控制的优势和适用性。 总结起来,使用Matlab进行分数阶滑模控制的步骤包括导入FOSMCTB工具箱、创建系统模型、设计分数阶滑模控制器、实现控制器和进行仿真评估。这些步骤可以帮助我们理解和应用分数阶滑模控制算法,并在控制系统中提供更好的性能和鲁棒性。
滑模控制是一种基于滑动面和滑动模式的控制方法,具有较强的鲁棒性和适应性,适用于多种工业应用和机器人控制等领域。在Matlab中,可以用如下代码实现滑模控制的轨迹跟踪: 1. 定义系统模型 首先需要建立被控制的系统模型,例如简单的二阶系统: % 系统模型 m = 1; % 质量 k = 10; % 弹性系数 f = 0.2; % 摩擦系数 A = [0 1; -k/m -f/m]; B = [0; 1/m]; C = [1 0; 0 1]; D = [0; 0]; 其中,A、B、C、D分别为系统状态方程、输入方程、输出方程、直接转移矩阵。 2. 设计滑动面和滑动模式 根据系统模型,可以设计滑动面和滑动模式,以控制系统的状态跟踪目标轨迹。例如定义一个位置误差滑动面: % 滑动面 s = @(x) C*(x - xd); % 滑动模式 sd = @(x) C*xdotd; 其中,x为系统状态,xd为目标轨迹状态,xdotd为目标轨迹速度。 3. 设计控制器 根据滑动面和滑动模式,可以设计控制器。滑模控制器具有“滑动模式+滑动面”两个部分组成,其中滑动面部分可以设计为PD控制,滑动模式部分可以设计为比例控制,如下: % PD控制器 Kp = 10; % 比例系数 Kd = 1; % 导数系数 sdot = @(x) C*A*(x - xd) + C*B*(sd(x) - xdotd); u = @(x) -Kp*s(x) - Kd*sdot(x); % 比例控制器 K = 20; % 比例系数 v = @(x) K*s(x); % 滑模控制器 x0 = [0;0]; % 初始状态 T = 5; % 控制时长 [t,x] = ode45(@(t,x) (A+B*u(x))', [0 T], x0); % 数值求解ODE u_sl = @(x) u(x) + v(x); 其中,u为PD控制器,v为比例控制器,u_sl为滑模控制器,x0为初始状态,T为控制时长,ode45为Matlab内置的数值求解器。 4. 根据控制器进行轨迹跟踪 通过滑模控制器u_sl,可以对系统进行控制,使得输出状态x趋近于目标状态xd。如下代码给出了轨迹跟踪的结果可视化: % 轨迹跟踪 x_sl = zeros(size(x)); for i=1:length(x) x_sl(i,:) = x(i,:) + [0 1/K]*s(x(i,:))'; end figure; subplot(2,1,1); plot(x(:,1),x(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('System Trajectory and Target Trajectory'); subplot(2,1,2); plot(x_sl(:,1),x_sl(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('Sliding Mode Trajectory and Target Trajectory'); 其中,x_sl为滑模控制器控制下的状态轨迹,xd为目标轨迹,subplot为Matlab的多图绘制函数。 通过以上代码,可以实现基于滑模控制的轨迹跟踪,调节各个参数可以得到不同精度、速度、响应等特性的控制效果。

最新推荐

一种PMSM无位置传感器FOC控制的滑模观测器设计.pdf

永磁同步电机无传感器控制技术不但能够降低系统成本,而且能够增加系统的可靠性。为实现永磁同步电机无位置传感器运行,提出 了一种基于自适应滑模观测器的非线性速度/角度估算方法。基于永磁同步电机的数学模型,...

滑模变结构控制深刻理解与分析.docx

如下问题: 1. 滑模变结构概念及特点 2. 滑模变结构原理分析 3. 结合案例实现滑模变结构控制 在资源(免费)中详尽解释,欢迎大家下载学习少走弯路!

永磁直线同步电机自适应非线性滑模控制.pdf

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服控制系统易受参数变化、外部扰动、非线性摩擦力等不确定性因素的影响,采用了一种自适应非线性滑模控制(ANLSMC)方案.首先,建立了含有不确定性因素的PMLSM动态方程,然后,通过速度作为...

滑模变结构控制理论及其算法研究与进展_刘金琨

滑模变结构控制理论及其算法研究与进展,由刘金琨发表,具有很大的学习价值。

直线一级倒立摆的滑模变结构控制程序

针对直线一级倒立摆在滑模变结构控制中基于不同的控制规律进行的matlab仿真,效果不错,值得大家参考。

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

低秩谱网络对齐的研究

6190低秩谱网络对齐0HudaNassar计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国hnassar@purdue.edu0NateVeldt数学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国lveldt@purdue.edu0Shahin Mohammadi CSAILMIT & BroadInstitute,马萨诸塞州剑桥市,美国mohammadi@broadinstitute.org0AnanthGrama计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国ayg@cs.purdue.edu0David F.Gleich计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国dgleich@purdue.edu0摘要0网络对齐或图匹配是在网络去匿名化和生物信息学中应用的经典问题,存在着各种各样的算法,但对于所有算法来说,一个具有挑战性的情况是在没有任何关于哪些节点可能匹配良好的信息的情况下对齐两个网络。在这种情况下,绝大多数有原则的算法在图的大小上要求二次内存。我们展示了一种方法——最近提出的并且在理论上有基础的EigenAlig

怎么查看测试集和训练集标签是否一致

### 回答1: 要检查测试集和训练集的标签是否一致,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,加载训练集和测试集的数据。 2. 然后,查看训练集和测试集的标签分布情况,可以使用可视化工具,例如matplotlib或seaborn。 3. 比较训练集和测试集的标签分布,确保它们的比例是相似的。如果训练集和测试集的标签比例差异很大,那么模型在测试集上的表现可能会很差。 4. 如果发现训练集和测试集的标签分布不一致,可以考虑重新划分数据集,或者使用一些数据增强或样本平衡技术来使它们更加均衡。 ### 回答2: 要查看测试集和训练集标签是否一致,可以通过以下方法进行比较和验证。 首先,

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

PixieDust:静态依赖跟踪实现的增量用户界面渲染

7210PixieDust:通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而,使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中,我们介绍了PixieDust,一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM,无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少,同时实现了相当的性能。0ACM参考格式:Nick ten Veen,Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�