基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究_张娟目前已经有很多学者对无线传感器网络的各个层面进行了深入研究,并取得了一些成果。
使用比较广泛的是通过降低网络能耗来延长网络的生存时间,釆用的优化策略大致分为以下4类:节点睡眠调度机制、调整感应半径、选择最佳路由和高效的数据融合机制。
本文次要通过对感知半径的调整以及节点睡眠调度机制,基于粒子群及其改进算法,研究无线传感器网络生命周期最大化问题。
次要研究内容和成果如下:

参考任田田的硕士论文《云数据中心中虚拟机初始化放置策略的优化算法及其应用研究》，用MATLAB语言实现了基于改进的最大最小蚁群算法求解云计算虚拟机初始化放置问题，采用的初次适应策略，轮询策略需要进一步测试。

function[maxZ,X]=maxOP(Cj,A,b,f)%作者：朱胜佳西安理工大学QQ373719229%%BLOG：Alg.we2y.com欢迎算法，嵌入式爱好者共同交流globalsflg=0%以下为两组测试数据，去掉注释可用于测试%其中Cj,A都为问题标准化后的参数，f为标准化前的价值系数。
%这个是以前写的一个程序，本来打算加上bigM法再发布出来，但是最近比较忙。
先贴出来了有兴味的朋友自行改进

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这是一个对于“ASimpleandEfficientEstimatorforHyperbolicLocation”这篇论文的实现以及拓展的项目，最终结果包括代码、图片、论文（latex）以及参考资料；
项目通过实现传感器位置定位的算法进而比较验证文章算法的优越性，包括了2D情况下的定位算法、3D情况下的定位算法；
以及比较了Si算法、泰勒算法、CR定理、Chan算法还有文章提出的优化算法的功能。

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项目通过实现传感器位置定位的算法进而比较验证文章算法的优越性，包括了2D情况下的定位算法、3D情况下的定位算法；
以及比较了Si算法、泰勒算法、CR定理、Chan算法还有文章提出的优化算法的功能。

《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功能第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

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。

为处理低速率声码器合成语音中，由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题，提出一种基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）并结合多种语音特征参数的清浊音判决优化算法。
实验结果显示，该算法能够有效降低清浊音的误判率，进而使合成语音的清晰度和自然度得到改善。
将本算法应用到正弦激励线性预测算法中，在与相同码率的其他算法的比较实验中，得到较高的PESQ-MOS分，显示出一定的优势。

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。