将遗传算法和聚类算法有效结合，充分发挥遗传算法的全局寻优能力和聚类算法的局部搜索能力，可以更好地提高聚类质量。
2024/6/16 14:39:27
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
2024/6/16 8:03:38
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本文作者@jetpv，从数据的角度来看待运营，其实运营就是运筹和经营的组合。
运筹是提供最优的解决方案，高效计算和分析是重点，在游戏运营的过程中，这点尤为突出，比如我们对于某一个功能，玩法去做A/Btest。
这就是一种典型的最优方案提取，在局部一系列问题的不断解决中，不断优化游戏的品质。
因此这个层级上我们要去钻取数据，通过对具体数据的计算、分析，找到最佳解决方案。
做为经营而言，其实更多的时候是从宏观大局上来了解整体产品的质量，对于游戏开发者或者企业管理者而言，是否要继续为这款游戏继
运筹是提供最优的解决方案，高效计算和分析是重点，在游戏运营的过程中，这点尤为突出，比如我们对于某一个功能，玩法去做A/Btest。
这就是一种典型的最优方案提取，在局部一系列问题的不断解决中，不断优化游戏的品质。
因此这个层级上我们要去钻取数据，通过对具体数据的计算、分析，找到最佳解决方案。
做为经营而言，其实更多的时候是从宏观大局上来了解整体产品的质量，对于游戏开发者或者企业管理者而言，是否要继续为这款游戏继
2024/6/12 22:22:38
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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。
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。
2024/6/7 21:23:22
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为了实现复杂机电装备管线布局优化设计，提出了一种基于新的编码方式的管线布局智能优化方法。
首先，设计了一种具有更好通用性的新的粒子编码方法，给出了管路路径映射规则。
其次，给出了基于该编码方式的目标函数计算方法。
再次，结合管路布局领域的相关技术，采用粒子群算法对管路避障路径进行寻优。
最后应用MATLAB软件进行管路布局优化仿真计算，验证了该方法的有效性。
首先，设计了一种具有更好通用性的新的粒子编码方法，给出了管路路径映射规则。
其次，给出了基于该编码方式的目标函数计算方法。
再次，结合管路布局领域的相关技术，采用粒子群算法对管路避障路径进行寻优。
最后应用MATLAB软件进行管路布局优化仿真计算，验证了该方法的有效性。
2024/6/7 14:47:50
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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法
2024/6/2 18:53:45
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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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