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【SCI 1区】基于开普勒优化（KOA-RF）的多元回归预测 Python代码开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm，KOA)于2023年被提出，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用，因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。 RF可替成其他模型 需定制代码请加好友~全自动模型优化： 通过KOA实现对RF超参数的全面自动调整，以达到最佳性能。可视化支持： 我们的代码还包含了丰富的可视化功能，利用Matplotlib和Seaborn库可以生成直观、美观的训练曲线、损失曲线、预测结果对比图等，帮助您更直观地了解模型的训练情况和性能表现。性能评估：包含MSE、MAE和R2等多个评估指标，全面反映模型性能。————————————————————————tips

永磁同步电机（pmsm）匝间短路故障simulink仿真。提供文档参考说明。

1、主要采用opencv和C#联合编译的视觉软件，边学习边推荐。2、该软件目标是为了更广泛包容工业级视觉、控制等平台，方便新人学习。3、软件暂时实现功能：相机取像、图片读写、继承工具块、彩色转黑白、斑点工具、创建ROI、模板匹配、找线、找圆、拟合线、拟合圆、创建点、创建线、创建圆、创建线段、线线关系、点点关系、圆圆关系、点线关系、点圆关系、线圆关系、脚本编译等功能。