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项目案例
MATLAB代做|基于云模型癌症相关基因分类预测的研究
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产品说明:

一、课题要求

   1.在隧道内放置多个地感线圈(间距相同),车辆通过时、对通过的相邻两个线圈(或单线圈)的脉冲信号数据进行实时采集,首先利用云模型算法(正向云与逆向云算法结合)或其他,计算得到车速的估计值,将车速估计结果与行车时间作为车辆行驶位置判定的依据,再采用云推理得到车辆行驶位置的估计值,对所估计的结果验证,实现对车辆位置的实时精确估计。

   2.最后还想验证一下估计结果的准确度

   3.做一下参数寻优,对比结果

   4.补充要求:我想用脉冲频率波形数据哦,因为有个原始波形的图更好的。。

(我当时说给你一篇论文,用那个上面的数据。。不知道能不能用。。。见附带的论文)

二、课题解决思路简介

基于"隧道内放置多个地感线圈",主要是汽车通过多个线圈,产生不同时刻的脉冲,然后计算每个脉冲之间的时间差,来获得车速的计算。

这里,我们主要需要的数据时每个线圈之间的距离参数以及每个脉冲之间的时间间隔,然后我们通过云模型来算法得到车速的估计值。根据得到的车速,我们可以得到最后的位置。

然后,我们可以根据论文最后一章的分析方法来分析最后结果的准确度。

对于参数优化,主要是针对云模型的初始参数,我们使用随机数,然后通过PSO进行迭代优化,从而获得最佳的参数,并估算得到最佳的值。

最后,将普通算法得到的结果和PSO优化之后的结果进行对比,从而验证优化算法的优势。

最后,你需要的是脉冲频率波形,这个,我们在设计的时候,进行处理,可以保证。

三、课题设计介绍和仿真说明

3.1正向云和逆向云

首先介绍一下基本的云模型,正向云和逆向云,其基本的理论如下所示:

    云模型的发生器就是指云的生成算法,发生器的形式可以有很多种,一般都采用软件的形式加以实现。云的发生器大体上可以分为正向云发生器和逆向云发生器。正向发生器是指从定性到定量之间的转换模型,即由云的三个数字特征产生云滴的具体过程。图1为正向云模型发生器示意图。


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