可在matlab中直接运行出结果。
通过matlab程序用粒子群算法对无功补偿容量进行调整，得到一组最优无功补偿装置容量，将装置投入IEEE33节点得到优化后的节点电压和系统网损，可验证粒子群算法在配电网中无功优化的可行性。
通过matlab程序用粒子群算法对无功补偿容量进行调整，得到一组最优无功补偿装置容量，将装置投入IEEE33节点得到优化后的节点电压和系统网损，可验证粒子群算法在配电网中无功优化的可行性。
2024/7/13 14:05:15
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这是书后光盘内容，“最优控制——理论、方法与应用”。
作者王青等，出版时间：2011-05-01，出版社：高等教育出版社，ISBN：9787040317206
作者王青等，出版时间：2011-05-01，出版社：高等教育出版社，ISBN：9787040317206
2024/7/13 3:06:20
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由于相机标定易受靶标自身和外界环境因素的干扰,且相机标定精度直接影响双目视觉或三维重建等计算机视觉领域的结果,因此,在标定过程中要尽可能提高相机的标定精度。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。
2024/7/7 15:41:20
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网售100多的资源。
本设计以“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛为背景，为解决舵机转角滞后的问题，建立小车转向模型，提出了基于“空间解析几何法”和“线性拟合法”的寻找舵机最优输出臂长方案；
为处理电磁车弯入“十字”易误判的情况，提出了基于“重获AD值法”的弯入“十字”方案。
实践证明方案可行且效果极佳
本设计以“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛为背景，为解决舵机转角滞后的问题，建立小车转向模型，提出了基于“空间解析几何法”和“线性拟合法”的寻找舵机最优输出臂长方案；
为处理电磁车弯入“十字”易误判的情况，提出了基于“重获AD值法”的弯入“十字”方案。
实践证明方案可行且效果极佳
2024/7/7 15:39:53
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遗传算法工具箱MATLAB示例代码，遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型，一种不断选择优良个体的算法。
谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优的，那么以后再继续这样下去，就可以一直最优了。
谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优的，那么以后再继续这样下去，就可以一直最优了。
2024/7/3 18:54:28
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elm回归及分类：ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2024/7/1 18:12:12
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使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题，在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解，同时速度很快，在自己笔记本上测试10s左右。
同时包括论文形式的设计报告。
同时包括论文形式的设计报告。
2024/7/1 0:38:16
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大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。
2024/6/29 20:39:39
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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。
2024-04-09 15:03
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