這是改進的經驗模式分解方法，用積分中值求解均值，比之前的包絡線求解要精度高
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：181992417
：本文簡要闡述了遺傳算法的基本原理， 給 出具體的程序設計方法和基于 MAT L AB語言的實現， 最后舉例驗證 了所編程序在 函數全局尋優 中的有效性。
標簽： 算法
上傳時間： 2017-09-05
上傳用戶：yyq123456789
壓縮包的內容包括：1.有關JPEG和DPCM算法的文章；2.實現其算法的壓縮程序3.有關圖像壓縮方面的資料。讀者請注意： <1>這里討論的是灰度圖像的壓縮不涉及彩色圖像。 <2>實現壓縮時，輸入的圖像數據采用一種自定義的格式（com 格式），前四個字節記錄圖像的寬度和高度，之后就是逐 行的圖像數據，圖像的開頭和結尾沒有任何標記。這種格式的圖像數據是從BMP圖像中得到的。 <3>這里沒有JPEG算法的解壓程序，壓縮后的數據存成標準的JPEG文件格式，任何視圖軟件都可以打開。DPCM方法中的解 壓縮程序將數據仍然存成com格式，可以將其轉成PGM格式觀看，壓縮包中由com轉為PGM格式的程序。
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：qq21508895
matlab經典算法的程序 多個matlab經典算法程序，包括插值與擬合、規劃問題、解方程、繪圖、數據分析等等
上傳時間： 2017-09-08
上傳用戶：cjf0304
非線性方程求根的各種算法的比較， //求非線性方程的根 //程序中共給出了以下幾種方法求非線性方程的根 // (1)二分法 (2)牛頓法 (3)普通迭代法 (4)斯蒂芬森迭代法 (5)弦截法 //程序中用到的函數為： f(x)=x^3-x-1 //其中:(1)普通迭代法用的迭代函數為：x=(x+1)^(1/3) // (2)斯蒂芬森迭代法用的迭代函數為：x=x^3-1
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：youmo81
dijkstra算法的matlab實現，驗證數據采用了河北省主要城市的賦值無權網絡圖，并分析了單程往復式行駛的效率因素，實際應用價值高
上傳時間： 2017-09-16
上傳用戶：dapangxie
pid控制器的算法和參數整定方法 ，基于遺傳算法的pid參數整定和MATLAB仿真
上傳時間： 2016-05-30
上傳用戶：looser輝
leach協議簇頭選擇算法的改進及仿真 在改進的LEACH．H協議在簇頭節點的選舉過 程中，充分考慮了簇頭節點剩余能量因素，設定了簇頭的能量閥值，防止了低能量的節點成為簇頭。在此基礎上引 進簇頭調整過程，該過程通過排除緊密鄰居簇頭和增加必要的簇頭，在一定程度上解決了LEACH協議存在的問題， 從而達到均衡網絡能量消耗，延長生存期的目的。網絡仿真證明了新算法的可行性
上傳時間： 2016-08-11
上傳用戶：wmw0312
人臉檢測是人臉分析的首要環節，其處理的問題是確認圖像（或影像）中是 否存在人臉，如果存在則對人臉進行定位。人臉檢測的應用領域相當廣泛，是實 現機器智能化的重要步驟之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一種快速人臉檢測算法，是人臉檢測領域里 程碑式的進步，這種算法根據弱學習的反饋，適應性地調整假設的錯誤率，使在 效率不降低的情況下，檢測正確率得到了很大的提高。 本論文第一章和第二章簡述了人臉檢測的一般情況，第三章對一些人臉檢測 的經典方法進行了說明。 第四章講述了 AdaBoost 算法的發展歷史。從 PCA 學習模型到弱學習和強 學習相互關系的論證，再到 Boosting 算法的最終提出，闡述了 Adaptive Boosting 算法的發展脈絡。 第五章對影響 AdaBoost 人臉檢測訓練算法速度的至關重要的兩方面：矩形 特征和積分圖的概念和理論進行了仔細的闡明。 第六章給出了 AdaBoost 的算法，并深入探討了其中的一些關鍵問題——弱 學習器的構造、選取等問題。 最后一章，用編寫的實現了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，給出了相應的 人臉檢測實驗結果，并和 Viola 等人的結果做了比較。
上傳時間： 2018-01-29
上傳用戶：dragon000008
在我國煤礦的生產過程中，人員和設備的安全始終是煤礦開采最為關心的問題，煤礦井下瓦斯氣體所引起的爆炸事故，會造成巨大的人員和財產損失其中甲烷氣體是瓦斯氣體的最主要的成分。傳統上的甲烷氣體檢測大都采用化學檢測方法，但是該種方法存在很多不足，人們開始研究采用光學方法代替化學檢測的方法。本文采用了基于螞蟻算法的光譜吸收光纖監測系統對甲烷氣體實施監測本論文通過對瓦斯氣體（主要成分是甲烷）檢測技術的歷史發展背景和國內外刈其研究現狀的介紹，對于傳統的甲烷氣體檢測系統中存在的缺陷和局限性問題分析，提出了基于螞蟻算法的光譜吸收光纖甲烷隘測系統。首先介紹了氣體光譜吸收原理和螞蟻算法的基本原理，然后詳細說明了螞蟻BP神經網絡算法，系統采用了型號為 MXSLD-CS65M5A的激光器，斬波器，測量氣室等甲烷氣體傳感器系統，通過使用螞蟻BP神經網絡算法對測量數據進行優化設計，最后選用 Labview軟件對數據進行測量顯示，測試系統運行的可行性。通過實驗，檢驗了基于螞蟻算法的光譜吸收光纖甲烷傳感系統的效果，本系統的實驗測試數據可以通過 LabView軟件的設計進行保存，對甲烷氣體濃度的檢測達到良好的運行效果，系統具有實時監測和自動報警功能。研究基于螞蟻算法的光譜吸收光纖甲烷傳感系統對于煤礦安全生產具有十分重要的意義和應用前景。
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-10
上傳用戶：canderile
