老外编写的牛顿截断法求解带边界约束的最优规划程序
2025/10/11 10:43:18 22KB
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利用局部搜索算法解决一个国外课程中的经典最优化问题,附题目和matlab代码,可运行出结果。
2025/10/11 0:48:01 26KB 局部搜索 matlab 最优化
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增广拉格朗日乘子法ALM算法是机器学习中十分常用且有效的一种优化算法,经常用于低秩和稀疏问题的优化求解中,这个包是增广拉格朗日乘子法的matlab代码
2025/10/10 20:24:35 749KB 机器学习 优化算法 ALM算法
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5G基于强化学习技术的大规模缓存问题优化,在未来5G通信下,利用强化学习相关技术对大规模数据缓存进行了建模与优化。
2025/10/9 8:52:17 1.05MB 强化学习
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在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法,在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域,其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序,我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析:首先,介绍卡尔曼滤波的基础知识;
其次,探讨其在MATLAB中的实现方式;
最后,详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作,可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧,从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法,是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息,包括观测数据和预测模型,对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中,卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据,从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力,还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤:1)状态转移模型的建立;
2)观测模型的设计;
3)预测阶段的操作流程;
4)更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系,并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤,是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分:1)新手必看.htm文件:这是一份针对编程初学者的详细指南,提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息;
2)Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url:这是一个指向MATLAB中文论坛的链接,用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区,以获取更多编程技巧和项目灵感;
3) kalman tracking:这是实际的MATLAB代码文件,包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码,可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术,建议采取以下学习与实践策略:第一,深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型;
第二,系统学习MATLAB编程技能;
第三,深入研究并解析相关的代码实现;
第四,结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式,可以逐步掌握这一技术的核心要点,并将其应用于各种实际场景中。
2025/10/8 10:19:25 615KB matlab 目标跟踪
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简洁天气更新版。
1.优化天气缓存方式2.适配更多分辨率。
2025/10/8 7:06:49 2.35MB 简洁天气
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PSO-ELM粒子群优化的极限学习机,通过调节参数拟合效果很好,便于大家使用,为学者和科研人员提供基础和思路
2025/10/8 6:25:09 34KB 回归预测
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优化投资者证券查询业务,中国证券登记结算有限责任公司于2020年4月发布投资者证券查询业务指南。
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准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义,滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关,提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性,并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明,所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
2025/10/7 16:31:21 1.91MB
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帕绍大学硕士论文主题:域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展,这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练,并且与其他可用的域适应方法相比,该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明:models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数,例如设置路径,实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合(包括数据扩充)定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块,它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块,它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图,辅助方法和
2025/10/7 10:41:06 2.61MB JupyterNotebook
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡