矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征
2025/6/29 11:15:15 219KB 矩形件排样
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识别率的提升是图像处理技术的关键环节,笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中,所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题,提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程,并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验,证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高,从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。
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music算法....................................................................................................
2025/5/31 12:24:23 6KB music 前后向平滑
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多目标只能进化算法,遗传改进算法,多目标进化算法matlab代码
2025/5/19 16:27:48 15KB 多目标算法
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NLMS即归一化LMS算法,是LMS的改进算法,编程实现NLMS和LMS性能对比,以及不同步长下的对比
2025/5/3 20:21:29 90KB matlab NLMS_LMS
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随着人们对基于位置的服务(LocationBasedService,LBS)需求日益增大,以及无线通信技术的快速发展,无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS,A-GPS等定位系统进行定位,但是在复杂的室内环境中,这些技术的定位精度不高,不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点,它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高,成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统,同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性,成为定位技术中的一个研究热点。
基于此,本课题重点研究并改进指纹定位算法,设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先,通过阅读大量相关的文献资料,对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析,包括WIF1无线通信技术,室内无线定位技术以及位置指纹定位技术,并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次,根据前面提到的定位过程中的关键影响因素,介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法,包括最近邻法(NN).K近邻法(KNN)、K加权近邻法(WKNN),并提出算法的改进方案,使用MATLAB软件进行算法的仿真分析,寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果,拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后,通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析,提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境,并设计了定位系统总体架构,以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后,采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后,搭建了WIFI室内定位实验环境,使用完成的室内定位系统结合硬件资源,在实验环境下,进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试,并记录呈现在定位客户端上定位结果,分析对应的定位性能.
2025/4/17 12:51:17 23.89MB Android WIFT 指纹定位算法 定位系统
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一些关于粒子群优化算法的matlab程序实现,里面有各种的PSO改进算法
2025/3/31 6:14:24 10KB PSO 改进的PSO
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LEACH的matlab实现改进算法,能有效的节省网络的能量。
延长网络的生存时间。
2025/3/17 16:23:47 13KB LEACH改进
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sift,csift,pca-sift,asift,surf原文及2013年的两篇相关算法匹配效果比较原文,全,供研究sift相关算法用
2025/3/13 4:56:21 7.94MB sift csift pca-sift asift
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目前有很多关于多标签的学习算法,依据解决问题的角度,这些算法可以分为两大类:一是基于问题转化(ProblemTransformation)的方法,二是基于算法适应的方法和算法适应方法(AlgorithmAdaptation)。
基于问题转化的多标记分类是转化问题数据,使之适用现有算法;
基于算法适应的方法是指针对某一特定的算法进行扩展,从而能够直接处理多标记数据,改进算法,适应数据。
2024/12/8 21:35:26 102KB 多标签数据 分类策略
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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