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Newton--Raphson-power-flow

于 2013-10-04 发布 文件大小:4KB
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  matlab Newton- Raphson power flow and 30bus systam data m file

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  • k_medoids
    聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。 4,这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。(err)
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  • 132154
    fast matrix multiplication
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  • Roll-optimization
    滚动优化预测用到的部分程序,提供开发思路(/Rolling optimization in predictive control)
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  • chengxu
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  • BP-and-SOM
    BP(Back Propagation)网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 通过对信息的提取以及记忆,用作分类、聚类、预测等。 (BP (Back Propagation) network is a pre-press error back propagation algorithm Multilayer feedforward network, is one of the most widely used neural network model. BP network can learn and store a large amount of input- output mode mapping without prior reveal mathematical equations that describe the mapping relationship. It s learning rule is to use the steepest descent method, by reverse spread to constantly adjust the network weights and thresholds and the minimum sum of squared error of the network. BP neural network topology comprises an input layer (input), hidden layer (hide layer) and an output layer (output layer). By extracting information and memory, it is used as classification, clustering, prediction.)
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    buck converter using the matlab .mdl file for basic learners
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