现代机器人学仿生系统的运动感知与控制作者：郭巧【内容简介】现代机器人学内容十分繁杂。
本书围绕仿生系统的运动、感知与控制，主要阐述生物系统的运动机理以及仿生系统运动的实现方法。
全书共分十章。
首先，从生物系统的运动系入手，通过研究人体骨、肌和软件组织及其相应的力学性质来阐述生物体的运动机理；
通过对生物运动学和动力学特性的分析建立生物体的运动模型；
在讨论了生物体感觉系统模型以及生物体多源信息融合的基础上，给出了仿生系统感知信息融合的原理与方法以及仿生系统常用的感知器和致动器。
其次，着重讨论了现代机大人系统的神经控制、认知控制和自主控制的原理及其实现方法以及进化算法与人工生命问题。
最后，给出了各种仿生系统的实例。
本书可供生物工程、机器人学、自动控制等有关专业的科研人员和工程技术人员参考，也可供高学院相关专业教师、研究生和大学生作教学参考书。
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作为进化算法的一类，差分进化算法能够有效对社会系统进行只能模拟，更好地演化社会系统的进化状态，同时能够进行一定的改进，进而优化进化性能。

程序中有NSGA、NSGA2、NSGA3以及其他.相关算法实现

混合差分遗传进化算法代码(matlab)

本文是在进化算法中常用的交叉过程中采用的模拟二进制交叉算法的解析

《智能优化算法及其MATLAB实例（第二版）》——仿真源码。
常见智能优化算法（遗传算法、差分进化算法、粒子群算法仿、模拟退火算法等）的示例代码，入门学习必备资料！

差分进化算法源代码，下载后无须修改就可以直接使用

一种基于信息分离的高维多目标进化算法

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

一种比较新的生物地理学算法（BBO）以及BBO算法和差分进化算法相结合的matlab程序，程序优化较好，比较小，运行速度快。

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。