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不确定环境下数据与代码.zip

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简介：
本资料包探讨在不确定性环境中数据分析和编程策略，涵盖统计模型、机器学习技术及算法优化，适用于研究者和开发者。 环境不确定性数据及代码.zip

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  • 不确定环境下数据与代码.zip
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    本资料包探讨在不确定性环境中数据分析和编程策略，涵盖统计模型、机器学习技术及算法优化，适用于研究者和开发者。 环境不确定性数据及代码.zip
     
  • 上市公司环境不确定性数据集（2022-2005年）.zip
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    本数据集收录了2005年至2022年间中国上市公司的环境不确定性信息，旨在为研究企业战略管理、风险管理等领域提供详实的数据支持。 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到。该文章详细介绍了某个主题，并提供了具体的示例数据以帮助读者更好地理解内容。请直接搜索标题或关键词来查找相关信息。
     
  • 不确定环境下多主从博弈的均衡存在性分析
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    本研究探讨了在不确定性环境下的多主体系统中，主从博弈模型的策略稳定性与均衡的存在性问题。通过理论分析和数学建模，提出了一套证明均衡存在的条件及其算法框架，为复杂决策系统的优化提供了新视角。 在已知不确定参数变化范围的假设下，本段落研究了多主从博弈中均衡点的存在性问题。基于非合作博弈中的NS 均衡定义，我们提出了不确定性条件下多主从博弈中均衡的概念。利用Fan-Glicksberg 不动点定理证明了该类博弈存在均衡点，并通过具体算例验证了所提出方法的有效性和可行性。
     
  • 在不确定性环境中使用Stata进行计算代码_（考虑环境动态性和丰富性）
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    本课程聚焦于运用Stata软件，在不确定性的复杂环境中开展数据分析与编程。探讨如何灵活应对数据变化和环境动态性，提升计算能力及决策支持系统的效能。 实证分析环境不确定性（包括环境动态性和环境丰富性）的Stata计算代码及do文件附有2000年至2019年的数据和结果，并且提供了相关论文。
     
  • 经济不确定性的指数数据集.zip
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    本数据集包含了不同国家和地区在经济不确定性方面的详细指标和统计数据，旨在为研究人员和政策制定者提供分析工具。 经济不确定性指数数据集.zip
     
  • 测量不确定度课件：标准不确定度与扩展不确定度
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    本课件详细解析了标准不确定度与扩展不确定度的概念、计算方法及应用，旨在帮助学习者掌握测量结果评估中的不确定性分析。 标准不确定度与扩展不确定度都是用来确定测量结果区间的量，并合理赋予被测值在指定概率内的分布范围。 虽然已有标准不确定度（用σ表示），但通常情况下，它所对应的置信水平还不够高，在正态分布的情况下仅为68.27%。因此，引入了另一种方式来表达测量的不确定性——扩展不确定度。这种不确定性通过标准偏差的倍数kσ来计算，并统一使用大写拉丁字母U表示。 在实际应用中，为了得到具有更高置信水平区间的半宽度值，我们采用包含因子k与合成标准不确定度uc(y)相乘的方法：即扩展不确定度Up=kpuc(y)，其中kp代表对应于特定置信水准的倍数。这样能够更准确地描述测量结果可能存在的误差范围。
     
  • MATLAB环境下的数值分析与代码实现
    优质
    本课程深入探讨了在MATLAB环境下进行数值分析的方法和技术，涵盖算法设计、数据处理及编程实践，旨在培养学生解决工程和科学计算问题的能力。 线性方程组的直接解法包括高斯顺序消元法、列选主元消元法以及三角分解法，并且可以用MATLAB编写实现代码。
     
  • 基于神经网络的不确定环境下机器人自适应滑模控制
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    本研究提出了一种基于神经网络技术的创新方法，旨在提高机器人在不确定环境下的自适应能力和稳定性，采用先进的滑模控制策略以实现精确操作和高效任务执行。 本段落提出了一种基于自适应神经滑模控制的机器人轨迹跟踪方法。该方案结合了神经网络的非线性映射能力和变结构控制理论的优势，利用径向基函数（RBF）网络来学习系统不确定性的未知上限，并通过调整控制器中的切换增益实现对这些不确定性因素的有效补偿。实验结果表明，这种新型控制器能够确保机械手的位置和速度跟踪误差最终收敛至零状态，从而验证了该方案的可行性与有效性。
     
  • MATLAB环境下循环码性能仿真的源代码.zip
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    本资源提供在MATLAB环境中进行循环码性能仿真的一系列源代码。用户可利用这些代码对不同参数下的循环码通信系统性能进行全面分析和评估。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：循环码性能的MATLAB仿真程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：基于MATLAB仿真的循环码性能程序源码，包含完整代码及详细注释，非常适合学习和参考。 适合人群：新手以及有一定经验的开发人员
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。