粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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印刷体文字识别VC++源程序在嵌入式图像采集系统硬件上实现，首先是图像采集，然后进行图像预处理，图像二值化、细化等，在进行特征提取，基于模板匹配法进行识别！
2024/9/24 10:49:34
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倒立摆系统是检验算法的典型实验平台，因为倒立摆系统的高阶、不稳定性、强耦合等特征，使得该系统对研究控制器的鲁棒性等方面具有明显的优势，不仅如此，倒立摆系统与火箭发射、机器人行走等实际系统的姿态调整问题有着极大的相似度，因此，目前倒立摆系统成为了许多专家重视的研究对象，且研究成果不仅具有重要的理论价值而且对于实际系统也有着相当重要的现实意义。
本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下：1.对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程；
2.对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置；
3.在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。
本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下：1.对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程；
2.对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置；
3.在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。
2024/9/24 6:30:41
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这是一篇关于人脸表情识别的论文，内附有源代码以及一篇非常好的论文（实时检测)，代码已经过测试可用，自己编的，希望可以对初学的人有所帮助
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可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
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针对基于特征空间(EigenSpace-BasedAlgorithm)的自适应波束形成算法在小信号条件下会出现的主瓣偏移，波束畸变，输出性能急剧下降的现象，提出了一种投影子空间重构的方法。
该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。
实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。
该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。
实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。
2024/9/22 2:54:13
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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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