對逆問題的研究，在生物成像中的應用,建模及解的方法
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上傳時間： 2017-07-16
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matlab寫的簡單的聯想網絡實例，模擬dog,meat,light生物條件反射實驗
上傳時間： 2017-08-07
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swt帶dnd應用的網址收藏夾源碼，使用xml語言作為數據技久支持，對網址進行分類，收藏，技持拖放技術---全是自己寫的源碼
上傳時間： 2017-09-26
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labview按鈕 轉貼別人做得好用按鈕幫忙推廣一下 '請參考 謝謝 非常好用
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上傳時間： 2015-03-19
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指紋識別作為一種生物鑒定技術，為人類的個體的定義提供了一個到目前為止最為快捷和可信的方法。隨著指紋識別的普及，人們之間的信任成本將大大降低，提高人類社會活動的效率。在信息時代，一種安全便捷的身份認證方式顯得越發重要。這個matlab程序是一個簡易的指紋識別程序
上傳時間： 2015-05-26
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遺傳算法為群體優化算法，也就是從多個初始解開始進行優化，每個解稱為一個染色體，各染色體之間通過競爭、合作、單獨變異，不斷進化。 優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間，就是把實際問題的解用染色體表示，稱為編碼，反過程為解碼，因為優化后要進行評價，所以要返回問題空間，故要進行解碼。SGA采用二進制編碼，染色體就是二進制位串，每一位可稱為一個基因；解碼時應注意將染色體解碼到問題可行域內。 遺傳算法模擬“適者生存，優勝劣汰”的進化機制，染色體適應生存環境的能力用適應度函數衡量。對于優化問題，適應度函數由目標函數變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題，如果是最小值問題，則通過取倒數或者加負號處理。SGA要求適應度函數>0，對于<0的問題，要通過加一個足夠大的正數來解決。這樣，適應度函數值大的染色體生存能力強。 遺傳算法有三個進化算子：選擇（復制）、交叉和變異。 SGA中，選擇采用輪盤賭方法，也就是將染色體分布在一個圓盤上，每個染色體占據一定的扇形區域，扇形區域的面積大小和染色體的適應度大小成正比。如果輪盤中心裝一個可以轉動的指針的話，旋轉指針，指針停下來時會指向某一個區域，則該區域對應的染色體被選中。顯然適應度高的染色體由于所占的扇形區域大，因此被選中的幾率高，可能被選中多次，而適應度低的可能一次也選不中，從而被淘汰。算法實現時采用隨機數方法，先將每個染色體的適應度除以所有染色體適應度的和，再累加，使他們根據適應度的大小分布于0-1之間，適應度大的占的區域大，然后隨機生成一個0-1之間的隨機數，隨機數落到哪個區域，對應的染色體就被選中。重復操作，選出群體規模規定數目的染色體。這個操作就是“優勝劣汰，適者生存”，但沒有產生新個體。 交叉模擬有性繁殖，由兩個染色體共同作用產生后代，SGA采用單點交叉。由于SGA為二進制編碼，所以染色體為二進制位串，隨機生成一個小于位串長度的隨機整數，交換兩個染色體該點后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個體，并且還要根據選擇概率來確定是否進行交叉（生成0-1之間隨機數，看隨機數是否小于規定的交叉概率），否則直接進入變異操作。這個操作是產生新個體的主要方法，不過基因都來自父輩個體。 變異采用位點變異，對于二進制位串，0變為1，1變為0就是變異。采用概率確定變異位，對每一位生成一個0-1之間的隨機數，看是否小于規定的變異概率，小于的變異，否則保持原狀。這個操作能夠使個體不同于父輩而具有自己獨立的特征基因，主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認為生物由低級到高級進化，后代比前一代強，但實際操作中可能有退化現象，所以采用最佳個體保留法，也就是曾經出現的最好個體，一定要保證生存下來，使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型，一種是把出現的最優個體單獨保存，最后輸出，不影響原來的進化過程；一種是將最優個體保存入子群，也進行選擇、交叉、變異，這樣能充分利用模式，但也可能導致過早收斂。 由于是基本遺傳算法，所以優化能力一般，解決簡單問題尚可，高維、復雜問題就需要進行改進了。 下面為代碼。函數最大值為3905.9262，此時兩個參數均為-2.0480，有時會出現局部極值，此時一個參數為-2.0480，一個為2.0480。算法中變異概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最優模式保留，結果會更豐富些，也就是算法最后不一定收斂于極值點，當然局部收斂現象也會有所減少，但最終尋得的解不一定是本次執行中曾找到過的最好解。
標簽： 遺傳算法
上傳時間： 2015-06-04
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信息化戰爭是一種充分利用信息資源并依賴于信息的戰爭形態，是指在信息技術高度發展以及信息時代核威懾條件下，交戰雙方以信息化軍隊為主要作戰力量，在陸、海、空、天、電等全維空間展開的多軍兵種一體化的戰爭，依托網絡化信息系統，大量地運用具有信息技術，新材料技術，新能源技術，生物技術，航天技術，海洋技術等當代高新技術水平的常規的武器裝備，并采取相應的作戰方法，在局部地區進行的，目的手段規模均較有限的戰爭。
上傳時間： 2015-06-04
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從win ddk中擷取出的usb範例程式，在wdk已經找不到。特別放上來分享給大家。
標簽： ddk
上傳時間： 2015-07-02
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粒子群算法在仿真生物群體社會活動的基礎上，通過模擬群體生物相互協同尋優能力，從而構造出一種新的智能優化算法。本文主要講述了粒子群算法的基本原理及其一些改進算法以及其改進算法的一些應用。
標簽： 粒子群算法
上傳時間： 2015-07-10
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隨著 國 內 遙感衛星的迅 速發展衛星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進 行增強時 ， 會 產生過增強 和飽和 現象 影響 了 控制 點 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應 圖像增 強算 法。 方法 首先計算 圖像子區域的 輻射質量參數并構 建 分類特征 ； 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區域的 地物 類型； 最后根據子區域所屬 地物類 型 ， 選擇不同 的 濾 波 參數 實 現整幅圖 像 的 自 適 應增 強 并 在增 強 的 遙感圖 像上提 取控制 點 信息 實 現遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價。 結果 針 對資源 三號衛星影 像的 實 驗結果表明 針對不同 的 子區域地物 類型進行 自 適 應 增強， 有 效 防 止了 基于全局統一 參 數的 濾波帶來 的 過增 強和飽和現象 有 效增強 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強 策略 增強了 高 分辨率圖 像的 紋理， 提高 了控制 點的 獲 取數 目 和 準 確 率。 關鍵詞： 稀疏識別 ； 輻射參數 ； 自 適應 增強； 提取控制 點
上傳時間： 2015-11-22
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