在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。
2024/5/19 3:01:18
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这道题经过分析后，其实转化为求解路径规划问题——广义旅行商问题针对广义旅行商问题这种NP难题，没有很好的可以求解出精确解的方法，比较常用的就是改良圈算法、动态规划和启发式求解算法。
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法
2024/5/18 10:16:27
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一篇著名的数据库数据检索论文，由加州伯克利大学的AntoninGuttman撰写。
论文索引：在计算机辅助设计跟空间数据应用中，为了能高效处理空间数据，数据库系统需要一个检索功能从而根据空间位置来迅速抓取数据。
但是，传统的检索方法不适合用于多维空间中的有限大小的数据对象。
在这篇论文中我们设计了一个叫做R-树的动态检索结构，这种设计满足了我们新的需求并且包含了搜索跟更新数据的算法。
通过一系列的测试我们发现这种数据结构非常高效并认为这种结构适合于当前的空间数据应用数据库系统。
论文索引：在计算机辅助设计跟空间数据应用中，为了能高效处理空间数据，数据库系统需要一个检索功能从而根据空间位置来迅速抓取数据。
但是，传统的检索方法不适合用于多维空间中的有限大小的数据对象。
在这篇论文中我们设计了一个叫做R-树的动态检索结构，这种设计满足了我们新的需求并且包含了搜索跟更新数据的算法。
通过一系列的测试我们发现这种数据结构非常高效并认为这种结构适合于当前的空间数据应用数据库系统。
2024/5/18 2:51:34
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为了减小运动估计算法的计算复杂度，提出了一种有效的三步搜索算法。
该算法采用多步搜索策略，根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想，在最佳匹配点所在的区域使用菱形小模板代替原有的正方形小模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。
该算法采用多步搜索策略，根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想，在最佳匹配点所在的区域使用菱形小模板代替原有的正方形小模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。
2024/5/17 2:41:08
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你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。
点击搜索框中照相机的图标。
一个对话框会出现。
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。
下面这张图片是美国女演员AlysonHannigan。
上传后，Google返回如下结果：类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。
这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptualhashalgorithm)，它的作用是对每张图片生成一个"指纹
点击搜索框中照相机的图标。
一个对话框会出现。
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。
下面这张图片是美国女演员AlysonHannigan。
上传后，Google返回如下结果：类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。
这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptualhashalgorithm)，它的作用是对每张图片生成一个"指纹
2024/5/15 17:57:48
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定位-搜索-周边检索-路径规划-导航.html——浏览器定位，搜索地点定位，定位点周边搜索，自定义信息窗体，步行路径规划标记bjdemo.html——标记点，显示坐标鼠标绘制点线面.html——地图上绘制多边形，右键编辑多边形
2024/5/15 16:46:10
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本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2024/5/15 2:02:19
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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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