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2021年最新改进天鹰优化算法：引入细菌增长模型等多策略提升性能,基于改进天鹰优化算法(IAO)的细菌增长模型与多策略融合优化器,改进天鹰优化算法(IAO)，天鹰优化器，2021年较新优化算法，性能非常好。引入细菌增长模型等策略，进行改进对比算法：沙丘猫优化算法，海鸥优化算法，鲸鱼优化算法，天鹰优化器，飞蛾扑火算法。初始种群:30 独立运行次数：30 最大迭代次数：5003种改进策略，有参考。23种基准测试函数，有函数表达式，具体效果图如下。,核心关键词：IAO（改进天鹰优化算法）；天鹰优化器；优化算法；性能优越；细菌增长模型；改进策略；对比算法；沙丘猫优化等；海鸥优化算法；鲸鱼优化算法；飞蛾扑火算法；初始种群；独立运行次数；最大迭代次数；基准测试函数；函数表达式；效果图。,改进天鹰优化算法：引入细菌增长模型与多策略优化提升性能

《基于FPGA的Verilog语言FOC控制永磁同步异步电机资料：涵盖Cordic算法与SVPWM代码实现详解》,FPGA Verilog编程与电机控制：基于FOC的永磁同步与异步电机开环闭环控制理论与实践。,《FPGA_Verilog语言_FOC控制三相永磁同步 异步电机_开环 闭环控制》资料包含：（1）Cordic算法详细介绍：程序中采用Cordic算法来计算sin和cos值，详细给出了Cordic算法的详细程序说明；（2）foc.v程序：将整个工程中的.v文件单独移植出来，更具灵活性；（3）foc_control_full：整个FOC控制的工程文件，包括全部代码，已经编译正确，仿真正确，并使三相异步电机转动起来，程序验证正确（4）RTL视图：程序所生成的局部和全局RTL视图，便于理解代码；（5）SVPWM算法理论：程序中PWM算法采用SVPWM算法，结合程序详细介绍了SVPWM的代码实现过程；（6）程序详细说明：详细介绍了每个模块的输入输出和实现的作用，包括顶层文件、角度生成模块、反Park变模块（其中包含Cordic算法模块和定点乘法模块等）、扇区判断模块、矢量作用

基于卷积神经网络CNN的锂电池SOH直接估算方法学习案例：利用Matlab实现电池充电曲线与健康度关联模型,基于卷积神经网络CNN的锂电池SOH直接估算方法学习案例：深度解析SOH与电压采样点间的关系,[电池SOH估算案例2]: 使用卷积神经网络cnn的锂电池soh估算方法学习案例（基于matlab编写）1.使用卷积神经网络cnn来搭建电池的soh估计模型。该模型直接使用电池从充电曲线上3.6V开始的100个电压采样点作为输入，SOH作为输出。2.使用原始电压作为输入，省去了提取健康特征的步骤，很好的利用了深度学习的优势。,电池SOH估算; 卷积神经网络CNN; 电压采样点; SOH作为输出; 深度学习优势,基于CNN的锂电池SOH估算方法学习案例

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