46、电力系统频率控制与心脏病预测的多领域探索

本资源提供了关于正则表达式到有限自动机转换的完整实现方案，包含三个核心模块的程序代码及相关设计文档。具体内容如下： 1. 正则表达式至非确定有限自动机（NFA）的转换程序 2. 非确定有限自动机（NFA）到确定有限自动机（DFA）的确定化程序 3. 确定有限自动机（DFA）到最小化有限自动机（MFA）的最小化程序 每个程序模块均附有详细的设计报告，报告采用规范的文档格式撰写，系统阐述了各模块的类结构设计、关键变量定义及算法实现逻辑。设计报告重点说明了各转换阶段的理论基础、数据结构组织方式与核心处理流程，并对算法的时间复杂度与空间复杂度进行了分析。 资源中的代码采用Python语言编写，结构清晰、注释完整，体现了模块化编程思想。设计文档则从软件工程角度出发，完整描述了系统架构、接口设计及测试方案，为学习者理解自动机理论的实际应用提供了系统的参考范例。 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！

基于MATLAB软件平台开发的植物叶片虫害智能检测与精准施药决策支持系统_该系统通过架设可全天候自动旋转的摄像头采集农场植物叶片图像利用图像处理技术对叶片颜色特征进行提取光滑.zip

根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 Serial port debug assistant ====== This tool is C# Serial port debug assistant. It can send and receive data from serial port. The most importment thing is that it is concise and NO AD! Note: In windows, Enter key repensented by "\r\n", So if you have pressed enter key, in string mode, the soft will send 0x10 0x0A two bytes to the serial port. In the Hex mode, the enter key character "\r\n" will be dropped. If you want to input HEX directly, you should input like the following format: FF-34-56-90 This application depends on Microsoft .net framework 4.0 client profile. you can download it from here if you mechine doesn't installed it. Visual Studio 2010 project, but can be opened in higher ve...

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【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与标准鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究，属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真，重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势，体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解，尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群：具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员，尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标：①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路（如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等）；②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考；③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异，通过重复实验验证算法性能，并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中，提升科研创新能力。

深度学习API接口项目一个基于Python与TensorFlowPyTorch框架构建的支持RESTful与gRPC通信协议的具备模型训练与推理部署功能的集成自动化数据处.zip

【多微电网】计及碳排放的基于交替方向乘子法（ADMM）的多微网电能交互分布式运行策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种计及碳排放的多微网电能交互分布式运行策略，采用交替方向乘子法（ADMM）实现多微网系统的分布式优化调度。通过构建包含碳排放成本的优化模型，协调各微网之间的能量交互，在保证系统经济性的同时降低碳排放水平。文中详细阐述了ADMM算法在多微网系统中的建模过程与求解步骤，并基于Matlab实现了相应的仿真代码，验证了该策略在提升能源利用效率和促进低碳运行方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、分布式能源系统相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多微网系统中能量交互的分布式优化方法；②掌握ADMM在电力系统优化调度中的应用；③实现考虑碳排放因素的低碳运行策略仿真分析；④为综合能源系统、智慧能源网络等领域的科研与项目开发提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解ADMM算法的实现细节，重点关注目标函数构建、约束处理及收敛性判断部分，同时可扩展研究不同碳排放权重对调度结果的影响，以增强实际应用能力。