qq_36130719的博客

一年一度的数模竞赛就要开始了，相信各位小伙伴已经摩拳擦掌，准备在比赛中获得好名次了。本文从比赛规则、赛前注意事项、赛前准备工作、建模小队内部分工、赛题特点及选择技巧、数模论文模板规范等六方面给大家做部分指导。每一条都饱含了师兄师姐们曾经踩过的坑，希望各位小伙伴引以为戒，赛出水平，赛出成绩！

结合实际案例，从算法背景开始一步步到最终代码实现，本系列文章主要以matlab代码为主，为照顾学习其他编程语言的小伙伴，大部分算法会附带python、Java、C++、R语言等市面上主流代码，满足各层面的用户学习。部分内容参见网络文献，如有侵权，请联系博主删除本专栏中涉及的MATLAB基础知识讲解篇详见文章内容主要包括算法背景、算法原理、算法优缺点、算法伪代码、算法的应用场景、算法的应用案例、算法的拓展以及多语言实现算法的代码化。

模拟退火算法(SA)来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的下降，寻找目标函数的全局最优解。模拟退火算法属于贪心算法的一种，但引入了随机因素，在每次迭代是会有一定的概率接收恶化解，因此会有一定的可能性跳出局部最优解，搜索到全局最优解。

混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）是一种先进的神经网络架构，旨在通过整合多个模型或“专家”的预测来提升整体模型性能。MoE模型的核心思想是将输入数据分配给不同的专家子模型，然后将所有子模型的输出进行合并，以生成最终结果。这种分配可以根据输入数据的特征进行动态调整，确保每个专家处理其最擅长的数据类型或任务方面，从而实现更高效、准确的预测。MoE模型的主要组成部分包括：专家（Experts）：模型中的每个专家都是一个独立的神经网络，专门处理输入数据的特定子集或特定任务。

肤色检测是人脸检测与识别、手势识别、敏感图像过滤等多种应用的关键技术 ．肤色检测的准确率和速度直接影响到这些应用系统的性能 ．目前肤色检测方法总体可分为两类：基于像素域的方法和基于压缩域的方法 ．其中基于像素域的方法一般利用单像素的颜色信息或者结合在变换域提取的纹理信息检测肤色 ．但是当前图像大多以压缩形式存储和传输，像素域的肤色检测方法需要首先将压缩码流全部解码，这不仅加重了系统的计算和存储负担，也大大增加了肤色检测所需的时间 ．与像素域的肤色检测方法不同，压缩域的肤色检测在不解码或部分解码的码流中。

模糊 c 均值 （FCM） 是一种数据聚类技术，其中数据集被分组为N个聚类，数据集中的每个数据点在一定程度上属于每个聚类。例如，靠近群集中心的数据点在该群集中将具有较高的成员资格，而远离群集中心的另一个数据点对该群集的成员身份级别较低。从对聚类中心的随机初始猜测开始;即每个聚类的平均位置。接下来，为每个数据点分配每个聚类的随机成员等级。通过迭代更新聚类中心和每个数据点的成员等级，将聚类中心移动到数据集中的正确位置，并为每个数据点查找每个聚类中的隶属程度。

插值是由有限数量的采样点数据估计栅格中的单元的值。它可以用来估计任何地理点数据的未知值：高程、降雨、化学污染程度、噪声等级等等。

行程编码（Run Length Encoding，RLE)，又称游程编码、行程长度编码、变动长度编码等，是一种统计编码。主要技术是检测重复的比特或字符序列，并用它们的出现次数取而代之。比较适合于二值图像的编码，但是不适用于连续色调图像的压缩，例如日常生活中的照片。为了达到较好的压缩效果，有时行程编码和其他一些编码方法混合使用。该压缩编码技术相当直观和经济，运算也相当简单，因此解压缩速度很快。RLE压缩编码尤其适用于计算机生成的图形图像，对减少存储容量很有效果。

动态窗口算法（Dynamic Window Approach, DWA）是一种用于机器人局部路径规划和避障的算法。它通过考虑机器人的运动学约束和环境中的障碍物，实时计算出一个速度窗口（速度和角速度的范围），并从中选择一个最优的速度对（线速度和角速度）来驱动机器人。滑动窗口是一种动态调整区间范围的算法。它将问题中的“窗口”定义为一段连续的子数组或子字符串，并通过增加或减少窗口的左右边界来动态计算结果。窗口的范围会随着问题的需求而“滑动”，从而优化问题求解过程。固定窗口。

模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）是一种聚类算法，它扩展了传统的K均值聚类算法，允许一个数据点同时属于多个聚类，并且这种隶属关系是通过隶属度（membership degree）来表示的。隶属度介于0和1之间，表示一个数据点属于某个聚类的程度。模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。

图像增强技术是图像处理领域中一项很重要的技术。对图像恰当的增强，可以在去除图像噪声的同时能同时较好地保护图像特征，使图像更加清晰明显，从而提供给我们准确的信息。图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。研究意义人类传递信息的主要媒介是语言和图像。

DWA算法是一种基于动态窗口的路径规划算法。它可以通过搜索机器人在速度和角速度的搜索空间中的最优解，避免碰撞并尽可能接近目标点。DWA算法首先在速度和角速度的搜索空间中，对机器人的运动空间进行规划，并计算出在该速度和角速度下机器人在predictT时间内能到达的所有位置。接着，它通过评价函数的评估，选择最优的速度和角速度，以实现路径规划。DWA算法的评价函数通常包括以下几个方面的因素：机器人与障碍物的距离、机器人的距离目标点的距离以及机器人的速度和角速度。

随着城市化进程的加速和人口增长，交通运输能力的预测变得越来越重要。传统的预测方法往往受限于数据的局限性和模型的复杂性，因此需要一种更加高效和准确的预测系统来帮助城市规划和交通管理。基于BP神经网络的交通运输能力预测系统就是一种新型的预测方法，它利用神经网络的强大学习能力和对非线性关系的适应性，可以更好地预测交通运输能力的变化趋势和未来发展。在交通运输能力预测中，BP神经网络可以利用历史的交通数据和相关因素（如人口增长、经济发展等）作为输入，预测未来交通运输能力的变化趋势。

2012年，英国剑桥大学学者Yang xin-She提出一种新颖的启发式群智能优化算法-花授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)。该算法的思想源于自然界中植物花朵授粉过程。异花授粉一般地，异花授粉指一朵花的雌蕊接受另外一种花的雄蕊花粉。自花授粉植物成熟的花粉粒传到同一朵花的柱头或者同一种花之间的传粉过程。FPS算法通过这种模拟自然现象的方式，将问题的潜在解决方案视为“花”，通过迭代优化，逐渐逼近问题的最优解。

假设你进入一个房间，里面有红、蓝、绿三种颜色的气球。熵，简单来说，就是描述这些气球颜色混乱程度的一个数值。如果房间里全部都是红色气球，那么混乱程度很低，熵也就很低。但如果每种颜色的气球数量都差不多，那么。

FIFO全称First In First Out，即先进先出。FIFO主要用于以下几个方面：跨时钟域数据传输将数据发送到芯片外之前进行缓冲，如发送到DRAM或SRAM存储数据以备后用FIFO是异步数据传输时常用的存储器，多bit数据异步传输时，无论是从快时钟域到慢时钟域，还是从慢时钟域到快时钟域，都可以使用FIFO处理。

作为一种分组加密算法，TEA加密算法在其发展的过程中，目前出现了几种针对TEA算法设计的缺陷攻击方法，使得原有的TEA加密算法变得不安全，在过去的十几年中，TEA算法进行了若干次的改进，历经XTEA, Block TEA, XXTEA几个版本。目前最新的算法是XXTEA。QQ采用了最初的TEA算法做其核心的加密算法，QQ在采用TEA算法时采用了16轮的加密，其加密复杂度比32轮减了许多。利用TEA算法的设计缺陷，使得快速破解QQ密码成为可能。

FIFO是英文First In First Out 的缩写，是一种先进先出的数据缓存器，他与普通存储器的区别是没有外部读写地址线，这样使用起来非常简单，但缺点就是只能顺序写入数据，顺序的读出数据，其数据地址由内部读写指针自动加1完成，不能像普通存储器那样可以由地址线决定读取或写入某个指定的地址。FIFO的一些重要参数FIFO的宽度：也就是英文资料里常看到的THE WIDTH，它指的是FIFO一次读写操作的数据位，就像MCU有8位和16位，ARM 32位等等。

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。图像直方图是图像的基本属性之一，也是图像像素数据分布的统计学特征，常见的图像直方图可以分为二值图像的直方图表示如下：上图a是4x4的二值图像，b是对应的直方图，可以看出X轴表示像素范围(0-黑色、1-白色),Y轴表示像素值出现的频次，即分布。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。

ASCII和Unicode都是字符集，说简单点，就是一个表格，规定97对应英文字母“a”，98对应英文字母“b”，23383对应中文“字”等等，ASCII和Unicode的区别是Unicode这个“表格”更大。什么是utf-8？utf-8是编码方式的一种，所谓的编码就是一种算法，字符集经过这种算法计算后，变成了另外的数字。比如英文字母a，经过utf-8编码后变成了\u0061，中文“字”经过utf-8编码后变成了\u5b57（十六进制）。

第二个问题是，我们已经知道，英文字母只用一个字节表示就够了，如果 Unicode 统一规定，每个符号用三个或四个字节表示，那么每个英文字母前都必然有二到三个字节是0，这对于存储来说是极大的浪费，文本文件的大小会因此大出二三倍，这是无法接受的。这里我们可能会想到，那就取个最大的，假如 Unicode 中最大的字符用 4 字节就可以表示了，那么我们就将所有的字符都用 4 个字节来表示，不够的就往前面补 0。但是不管怎样，所有这些编码方式中，0--127表示的符号是一样的，不一样的只是128--255的这一段。

夜视与监控在军事、场景识别以及安防等关键领域具有广泛的应用，夜视，是指在夜间或光线很暗的条件下观察行为。传统上，夜间成像系统有两种常见的方法。低光(图像增强)相机和热红外(IR)相机。第一种是将少数可见光增加到近红外波段(VNIR)。第二种类型的系统将热能从中波(335µm)或长波(8 8 12µm)的红外光谱转换为可见的图像。人眼在任何时刻都无法分辨出所有的灰色色调，夜视图像通常也难以分辨。尽管如此，几十年来，灰度(或绿色)表示一直是夜视领域的标准。

随着计算机技术的不断发展和普及，越来越多的问题需要通过计算机算法来求解。其中TSP问题是一个经典的算法问题，广泛应用于物流配送、旅游路线规划等领域。而PSO-GA即粒子群算法与遗传算法结合，是一种用于解决TSP问题的优化算法。粒子群算法是一种通过模拟粒子在空间中的运动来求解最优解的算法。而遗传算法则是通过模拟生物进化的过程来寻找最优解的算法。二者结合，就形成了PSO-GA算法。在PSO-GA算法中，粒子群算法的粒子飞行被替换成了遗传算法的交叉和变异。

随着信息技术的快速发展，图像在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而，随着图像传输和存储的广泛应用，图像的安全性和隐私保护问题也日益突出。传统的加密算法对于图像加密来说存在一些局限性，如加密速度慢、加密效果不佳等。因此，基于同态图像加密混沌算法的图像解密系统的研究具有重要的理论和实际意义。首先，图像解密系统的研究对于保护个人隐私具有重要意义。在现代社会中，个人隐私泄露的风险日益增加。通过使用基于同态图像加密混沌算法的图像解密系统，可以有效地保护个人隐私，防止未经授权的访问和使用。

QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。

在图像处理中的空间变换（spatial transformation）分成两种情况，有仿射变换（Affine Transformation）及投影变换（Perspective Transformation）。仿射变换是从一个二维坐标变换到另一个二维坐标，它是一种线性变换，保持了图像的平行性和平直性，即在变换之后，原先图像中的直线与平行线还是保持一致。只是位置存在变化。仿射变换包括平移(Translation)、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和剪切(Shear)。

在图像中，边缘是一条曲线，其走势与图像中强度快速变化的路径一致。边缘通常与场景中目标的边界相关联。边缘检测用于确定图像中的边缘。要寻找边缘，您可以使用 edge 函数。此函数使用以下两个标准之一来寻找图像中强度迅速变化的位置：强度的一阶导数的模大于某个阈值的位置强度的二阶导数有过零点的位置edge 提供几个导数估算器，其中每个都实现以下定义之一。对于其中一些估算器，您可以指定运算是否应对水平边缘、垂直边缘敏感或对两者都敏感。

图像中的边缘是图像强度的显着局部变化。顾名思义，边缘检测是检测图像边缘的过程。下面的示例描述了海星图像的边缘检测。图1.1 边缘检测。

传统视频图像压缩技术都是基于离散余弦变换（DCT）的压缩方法，例如国际的 H.264 、MPEG4、JPEG 等压缩标准都采用了该技术。DCT是利用对图像分块来进行图像变换的，无法消除块边间的相关性，因此，会出现一些影响我们视觉效果的方块效应，尤其是在低比特率的情下。小波变换是全局变换，在时域和频域都由良好的局部优化性能。小波变换将图像的像素解相关的变换系数进行编码，比经典编码的效率更高，而且几乎没有失真，在应用中易于考虑人类的视觉特性，从而成为图像压缩编码的主要技术之一。

电力系统负荷预测是生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组的启停、减少旋转备用容量、合理安排检修计划、降低发电成本和提高经济效益。负荷预测按预测的时间可以分为长期、中期和短期负荷预测。其中，短期负荷预测中，周负 荷预测(未来1周)、日负荷预测(未来24小时)及提前小时预测对于电力系统的实时运行 调度至关重要。负荷预测对电力系统控制、运行和计划都有着重要意义。

随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。

源时钟clk到达rega的时钟端口时，会有一定的延迟，从而形成clka。以上的约束的输入延时是相对于输入时钟Rx_clk的约束，在sdc约束中我们还可以设置一个虚拟时钟(可以假设是上游器件寄存器的驱动时钟，用于计算源器件的启动沿)，源同步接口输入数据以这个虚拟时钟为参考输入FPGA，所以当我们声明输入延时时就可以以这个虚拟时钟作为启动时钟。set_output_delay约束指定了关联时钟沿的输出端口的输出路径时延，输出时延可理解为在数据从FPGA的输出端口到达其他芯片和关联的参考时钟间的相位差。

需求分析是开发软件系统的重要环节，是系统开发的第一步和基础环节。通过需求分析充分认识系统的目标、系统的各个组成部分、各部分的任务职责、工作流程、工作中使用的各种数据及数据结构、各部门的业务关系和数据流程等， 为系统设计打下基础。而在一些学校机构，随着学生数量的不断增加，学生的信息不断增多，人工管理信息的难度也越来越大。而且效率也是很低的。所以如何自动高效地管理信息是这些年来许多人所研究的。随着这些年电脑计算机的速度质的提高，成本的下降，IT 互联网大众趋势的发展。

粒子群优化（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会，将每一个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定的速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。

可见，两种写法在使用 drawnow 的程序中结果差不多，但在使用 drawnow limitrate 的程序中差异较为明显，这是因为写法二性能优化体现更为显著，同时本案例较简单，实时计算量不大且绘图复杂度不高，因此使用 drawnow 看不出结果差距。第2个参数为文件名；在这段代码中，[.18 .8 .1 .1]为文字的在窗口中的绝对位置，所使用的是绝对坐标，[0 0]表示绘图区域的左下角，[1 1]表示绘图区域的右上角。在生成动画的过程中，每一帧画面所用的时间长短不一，往往看不出实际的动画效果。

1.在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸.2.在下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h,称为该图形窗口的句柄.通过管理图形窗口的句柄来管理图形窗口;3.当前窗口句柄可以由gcf获得;4.在任何时刻,只有唯一的一个窗口是当前的图形窗口(活跃窗口);figure(h)----将句柄为h的窗口设置为当前窗口;5.打开图形窗口的方法有三种:1)调用绘图时自动打开;2)用File---New---Figure新建;3)figure命令打开,close命令关闭.

最优化模型(optimization model)在经济管理工作中运用线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划以及系统科学方法所确定的表示最优方案的模型。它能反映经济活动中的条件极值问题，即在既定目标下，如何最有效地利用各种资源，或者在资源有限制的条件下，如何取得最好的效果。最优化模型方法常用来解决资源的最佳分配问题、最优部门结构问题、生产力合理布局问题、最优积累率问题、物资合理调运问题、最低成本问题等最优化问题根据有无约束条件可以分为无约束条件的最优化问题和有约束条件的最优化问题。无约束条件的最优化问题

图神经网络(GNN) 是在机器学习中利用图结构数据的强大工具。图是灵活的数据结构，可以对许多不同类型的关系进行建模，并已经用于各种应用，如交通预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模以及了解分子为何产生气味等。作为机器学习 (ML) 的标准，GNN 假设训练样本是随机均匀选择的（即，是一个独立且同分布的或“IID”样本）。使用标准学术数据集很容易做到这一点，这些数据集专为研究分析而创建，因此每个节点都已标记。