毕业设计

基于矩阵分解的协同过滤实现，结合自适应优化（Adam 变体）、时间衰减与置信度加权；带有 PyQt5 可视化界面用于参数调试、训练观察和相似度分析。 基于矩阵分解的协同过滤实现，结合自适应优化（Adam 变体）、时间衰减与置信度加权；带有 PyQt5 可视化界面用于参数调试、训练观察和相似度分析。

本项目实战案例旨在演示如何利用 PyQt5 构建现代化的仿真界面，并实现基于 RBF (Radial Basis Function) 神经网络的自适应 PID 控制算法，用于风力发电机桨距角（Pitch Angle）控制，以在变风速条件下维持发电机转速恒定。 在风力发电系统中，当风速高于额定风速时，需要通过调节桨距角来限制捕获的风能，从而保持发电机输出功率和转速的稳定。传统的 PID 控制器...

这是一个基于 Python 和 PyQt5 开发的智能楼宇暖通空调 (HVAC) 仿真控制系统。该项目旨在演示如何利用先进的模糊自适应 PID (Fuzzy Adaptive PID) 算法来优化室内温度控制，在保证舒适度的同时显著降低能耗。 创新算法：采用模糊逻辑实时在线整定 PID 参数，解决了传统 PID 在非线性、时变环境（如楼宇热环境）中适应性差的问题。 物理仿真：内置基于热力学...

本项目旨在开发一个高精度的电池SOC估计工具，集成了二阶RC等效电路模型和自适应卡尔曼滤波算法。系统提供了友好的图形化界面，支持实时仿真、参数配置、数据可视化及结果导出。 系统主界面分为三个主要区域： 1. **左侧控制面板**: 用于设置电池参数、初始状态、运行条件以及控制仿真流程。 2. **右侧绘图区域**: 实时显示SOC曲线、电压曲线和估计误差曲线。 3. **状态栏**: ...

基于PyQt5的股票投资组合优化程序已开发完成。该系统完全遵循MVC架构，实现了所有核心功能要求，并集成了三种创新性优化算法。 本系统采用MVC（Model-View-Controller）架构，确保界面与业务逻辑的解耦。 模块划分 Views (UI): 基于PyQt5，负责用户交互、参数输入和结果展示（图表、表格）。 Controllers: 协调Views和Models，处理...

本项目是一个基于 PyQt5 的机器人臂仿真平台，实现了机器人建模、轨迹规划、动力学计算和 LQR 控制。 全动力学模型支持: 不依赖外部物理引擎，完全自主实现 RNEA 动力学核心。 自适应 LQR: 能够根据机器人构型变化实时更新线性化模型和控制增益，适应非线性特性。

本项目开发了一个基于Python和PyQt5的化工过程反应器温度模型预测控制(MPC)系统。系统集成了动态仿真、高级控制算法、实时监控和人机交互功能，旨在演示MPC在具有大滞后特性的化工过程中的应用效果。 本系统通过 PyQt5 实现了友好的交互界面，并成功集成了带有自适应权重的MPC算法。仿真结果表明，该方案在保证计算效率的同时，有效平衡了动态响应速度与稳态控制精度。

一个基于四元数的四旋翼姿态仿真与控制可视化工具。提供目标轨迹规划、鲁棒/自适应控制、扩展状态观测器（ESO）扰动估计，以及实时误差与能量曲线展示。 姿态动力学（四元数 + 角速度） 状态：q（四元数）与 ω（角速度），惯量 J = diag(Jx, Jy, Jz)。 动力学：J·ω̇ = τ + d − ω × (J·ω)，其中 τ 为控制矩，d 为外扰。 积分：提供欧拉与 RK4 两...

这是一个基于模型预测控制（MPC）的自动驾驶车辆轨迹跟踪系统，使用PyQt5实现交互式GUI界面。项目集成了先进的控制算法、车辆动力学建模和实时可视化。 实现一个具有创新算法的自动驾驶车辆轨迹跟踪系统，支持实时交互可视化