针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题，提出了一种新的改进果蝇优化算法。
该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。
动态改变果蝇种群每次飞行的距离，能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比，结果表明，所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。
该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。
动态改变果蝇种群每次飞行的距离，能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比，结果表明，所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。
2023/8/15 3:07:48
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自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
2023/7/30 13:38:49
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基于主动形状模型ＡＳＭ和主动表面模型ＡＡＭ提出了一种融合改进的ＡＳＭ和ＡＡＭ的人脸形状特征点定位算法利用ＡＳＭ定位外轮廓的形状特征点ＡＡＭ定位内部形状特征点采用对部分关键特征点使用二维梯度的方法以提高特征点搜索的准确性利用眼鼻和嘴这些关键特征点的定位信息初始化人脸的平均形状以改善初始位置不当造成的搜索失败建立多尺度的ＡＳＭ以提高收敛速度实验结果表明本文方法比传统的ＡＳＭＡＡＭ方法以及已有的改进算法ＩＡＳＭ和ＰＡＡＭ定位更精确
2023/7/5 18:37:49
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内部包含可运行的程序源文件，以及测试程序，测试数据，运行结果图示等。
该程序对原始FastNewman算法的性能进行了改进，降低了算法复杂度，减少了输入矩阵的数据量。
该程序对原始FastNewman算法的性能进行了改进，降低了算法复杂度，减少了输入矩阵的数据量。
2023/6/8 23:43:06
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基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自顺应遗传算法来优化神经网络权值和阈值,设计了基于自顺应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统.该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势.结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性.
2023/3/5 17:05:28
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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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