为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

含有中值滤波，均值滤波，高斯滤波，双边滤波，NLM算法，改进NLM算法，代码优化后的改进NLM，代码如有问题请及时联系。

深度强化学习系列论文，包括最基础的DQN，DQN模型改进，DQN算法改进，分层DRL，基于策略梯度的深度强化学习等等，论文基本源自顶会

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

 为了在啤酒工业生产中降低成本，提高产品质量，在糖化过程中引进先进的自动控制技术。
控制系统总体结构采用分层式集散控制系统，程序结构采用模块化结构，控制算法采用Bang-Bang结合改进PID算法。
文章设计了糖化过程控制系统，并重点论述了糊化锅的控制。
生产实践验证了文章设计的基于PLC的控制系统很好地满足啤酒糖化的要求。

A算法很好的例子，很实用，适合初学者参考学习

lmmse算法现在研究已经十分完善了，改进的算法减小了其复杂度

☆资料说明：☆专业级MFC界面控件套装，支持最近的VisualStudio2010和Windows7风格；
压缩包内包括安装程序和注册机；
☆软件简介：☆CodejockSoftware创建于1998年，专业开发MSVisualStudio开发环境下的组件，便于VC开发人员轻松开发出各种界面，如类似VC++6.0的开发界面、Outlook界面等，并支持XP风格。
由于功能的完善，ExtremeToolkit被许多大公司采用。
2003年Codejock公司加快开发，开发出一系列界面组件，包括ExtremeToolkit4.1，ExtremeToolkitPro，ExtremeSuite等组件包，支持开发环境也从VC++5/6升级到VC++.NET和VB，而且支持WindowsXP、OfficeXP/2003、Outlook2003、VisualStudio2005等风格主题。
目前是VC/VB和.NET开发环境下最好的界面开发组件之一。
Codejock软件公司的Xtreme套件(XtremeSuite)包含了三种流行的组件：Xtreme命令工具栏(XtremeCommandBars)——把需要创建的具有改进对接算法的所有组件提供给Windows的图形用户界面(GUI)工程师，这些组件用来创建具有MicrosoftOfficeXP风格的工具栏和菜单。
Xtreme浮动面板(XtremeDockingPane)——把所有组件提供给Windows的图形用户界面(GUI)工程师，这些组件用来创建具有改进VisualStudio.NET风格的浮动面板。
Xtreme属性网格(XtremePropertyGrid)——把完善的VisualStudio.NET风格的属性网格提供给Windows的图形用户界面(GUI)工程师。

IEEE转VC3364位转40位改进版算法，解决实际转换过程中最后一位多1或者少1的情况

作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。