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RSS订阅原创 基于蚁群算法的函数优化分析
蚁群算法ACO是一种新型的模拟进化算法，该算法采用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻有能力来解决一些离散系统优化中的困难问题。应经用该方法求解了旅行商问题（TSP问题）、指派问题、调度问题等，取得了一系列较好的实验结果。单只蚂蚁的行为极其简单，但由这样的单个简单个体所组成的蚁群群体却表现出极其复杂的行为，究其原因是因为蚂蚁个体之间通过一种称之为信息素（pheromone）的物质进行信息传递，蚂蚁在运动过程中，能够在它所过的路径上留下该物质，并以此指导自己的运动方向。蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动
2025-04-09 19:05:10
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原创 一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究
倒立摆系统属于多变量、快速、非线性和绝对不稳定系统。早在上世纪60年代人们就开始了对倒置系统的研究，1966年Schaefer和Cannon应用Bang-Bang控制理论，将一个曲轴稳定于倒置位置。在19世纪60年代后期，作为一个典型的不稳定、严重非线性例证提出了倒立摆的概念，并用其检验控制方法对不稳定、非线性和快速性系统的处理能力，受到世界各国许多科学家的重视，从而用不同的控制方法控制不同类型的倒立摆，成为具有挑战性的课题之一。本文利用现代控制理论，对一级倒立摆进行控制，建立在状态空间法基础上，利用状态
2025-04-09 18:59:46
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原创 基于启发式算法的函数优化分析与MATLAB实现
启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n)=g(n)+h(n)；最佳优先搜索的最广为人知的形式称为A*搜索。它把到达节点的耗散g(n)和从该节点到目标节点的消耗h(n)结合起来对节点进行评价：f(n)=g(n)+h(n)。
2025-04-09 17:06:24
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原创 基于免疫算法的数值逼近优化分析与MATLAB优化
任何一个优化问题可以转化为一个函数问题，因此生物智能算法广泛应用，同样生物免疫算法（AIA）也是一种模拟达尔文生物进化的一个新型智能算法，生物免疫算法（AIA）根据生物系统抗体处理抗原机制，抗体进化以及最终消灭抗原，这一过程为生物免疫算法（AIA）全局寻优解的过程。考虑到函数优化问题的普遍性，近些年来，很多学者应用新型算法对不同函数进行测试，例如算法的稳定性、泛华能力、有效性以及全局、局部寻优能力等，因此最优化函数问题（单目标和多目标函数优化问题）一直成为广大科研人员的研究热点。根据测试函数得到的可能解，
2025-04-09 16:55:37
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原创 车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究与MATLAB实现
随着智能交通系统的发展，车载自组网（VANET）已经成为该领域的热门网络通信技术。车载网络是一种透过随意网络提供车辆之间的通讯，即由无线通信与数据传递技术，串联交通工具以及路边交通设施，所形成的特殊的专用网络，属于高度客制化的行动式随意网络。主要功能在于让所有的用路人可以实时取得与传递与交通相关的信息，以便提高行车效率，增进用路安全与舒适性。在车载网络中，尤其是在城市环境下，车辆高速移动导致网络拓扑结构频繁变化，车辆密度分布不均，导致稀疏连通和局部最优情况频繁出现，所以必须专门为车载自组网设计具备鲁棒性、
2025-04-09 14:23:04
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原创 基于惩罚函数的粒子群算法的函数寻优与MATLAB实现
自20世纪50年代中期创立了仿生学，许多学者开始从生物中挖掘新的算法来用于复杂的优化问题。一些学者通过研究生物进化的机理，分别提出了适合于现实世界复杂优化问题的模拟进化算法（Simulated evolutionary algorithms），例如SA、SOA、ACO、PSO、GA等。例如美国Michigan大学的J.H.Holland教授等创立的遗传算法GA，Rechenberg等创立的进化策略及Fogel等创立的进化规划。遗传算法GA、进化策略、进化规划有一定的相似性，它们均来自于达尔文的进化论，其中
2025-04-09 13:53:49
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原创 人脸检测与MATLAB实现
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法；（2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；（3）学习和掌握不同颜色空间下的人脸图像分割等。
2025-04-06 10:50:40
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原创 基于遗传算法的公交排班系统分析与MATLAB实现
运营车辆智能排班问题是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一，在智能交通系统（ITS）的背景下，公交车发车时刻表的制定是城市公交调度的核心内容，是公交调度日常指挥车辆正常运行的重要依据，也是公交调度人员和司乘人员进行工作的基本依据。合理的公交发车时刻表可以帮助公交企业提高车辆利用效率、降低运营成本和减少乘客的等车时间以提高服务质量等。
2025-04-06 10:37:11
612
原创 基于Q-learning的无线体域网路由方法与MATLAB的实现
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB建立虚拟无线体域网模型；（2）学习和掌握MATLAB编程实现DSR路由下的增强学习算法；（3）学习和掌握MATLAB分析无线体域网参数影响等。
2025-04-06 10:20:23
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原创 基于微分方程的布朗运动分析与MATLAB的实现
布朗运动指的是一种无相关性的随机行走，满足统计自相似性，即具有随机分形的特征，但其时间函数（运动轨迹）却是自仿射的。具有以下主要特性：粒子的运动由平移及其转移所构成，显得非常没规则而且其轨迹几乎是处处没有切线；粒子之移动显然互不相关，甚至于当粒子互相接近至比其直径小的距离时也是如此；粒子越小或液体粘性越低或温度越高时，粒子的运动越活泼；粒子的成分及密度对其运动没有影响；粒子的运动永不停止。
2025-04-01 23:11:17
347
原创 基于多元回归模型的矿井通风量计算与MATLAB实现
本章基于采集的煤矿通风量、瓦斯、煤尘、温度、湿度等数据进行最优化矿井通风量设计。常规的数据处理为回归分析，用采集的瓦斯和煤尘、矿井温度、湿度等数据进行通风量的计算，通过多元回归分析，控制系统输出。回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且
2025-04-01 22:47:06
641
原创 指纹图像细节特征提取与MATLAB实现
指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹匹配通常基于细节点匹配。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。学习目标：（1）学习和掌握指纹图像特征点提取方法；（2）学习和掌握MATLAB指纹特征去伪等。
2025-04-01 22:29:19
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原创 焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现
目前很多机械关键部件均为钢焊接结构，钢焊接结构易出现裂纹、漏焊、焊缝外观不规则等缺陷，因此对焊缝质量检测尤为重要。焊缝边缘是焊缝图像最重要的特征，经典的边缘提取算法通过考虑相连像素间的灰度变化，利用边缘邻接第一或第二阶导数的变化规律来实现边缘提取。在常用的一些边缘检测算子中，Sobel常常形成不封闭的区域，其他算子例如Laplace算子通常产生重响应。本章采用T型焊接焊缝图像进行分析，讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法，该算法信噪比大且精度高。该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处
2025-04-01 21:09:14
835
原创 基于MATLAB的碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
本章针对江苏省煤炭消费量的预测问题，首先进行主成分分析，找出GDP以及各产业对应的生产总值指数等影响煤炭消耗的指标；然后分别以第一、二、三产业以及总共的煤炭消费量为因变量，以主成分因子为回归变量，建立多元线性回归模型，通过偏相关系数，分析煤炭消耗量影响因素；最后引入CO2排放强度因变量，以三大能源消耗为回归变量，建立多元线性回归模型，同时考虑节能目标和经济发展目标，以碳排放量最小为目标函数，线性回归方程等作为约束条件，建立优化模型，对在碳排放约束下的未来十年江苏省煤炭消费量预测，得到未来十年主要能源消费结构
2025-03-31 20:27:12
280
原创 分形维数应用与MATLAB实现
被誉为大自然的几何学的分形（Fractal）理论，是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。分形维数反映了复杂形体占有空间的有效性，它是复杂形体不规则性的量度。分形理论在现在图像处理和信号分析处理领域应用越来越广泛，本章主要借助分形维数理论，对二维图像和语音信号进行分析计算，让读者真正掌握分形盒维数的计算。
2025-03-31 20:14:58
577
原创 第 54 次中国互联网络发展状况统计报告深度解读：数字时代的全民互联新图景
第 54 次中国互联网络发展状况统计报告深度解读：数字时代的全民互联新图景
2025-03-18 11:18:26
763
原创 手把手教你用 DeepSeek + Cherry Studio 构建 AI 知识库
在人工智能飞速发展的当下，拥有一个属于自己的 AI 知识库，能极大地提升工作和学习效率。今天，就来给大家详细讲讲如何利用 DeepSeek 和 Cherry Studio 构建强大的 AI 知识库。
2025-03-18 10:47:38
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原创 Docker容器本地私有化部署DeepSeek-R1大模型--基于国产操作系统
Docker容器本地私有化部署DeepSeek-R1大模型--基于国产操作系统
2025-02-06 14:58:54
854
原创 基于GA优化的BP神经网络算法分析与MATLAB实现
遗传算法是生物智能算法的一种，它采用生物染色体交叉变异，保留优良个体的特性，从而实现问题的求解。BP神经网络作为一个黑匣子，其应用相当广泛，也得到了广大科研爱好者的肯定，BP神经网络简单实用，收敛速度和执行效率都较高，然而就是算法的稳定性比较差，基于遗传算法优化的BP网络算法分析，采用遗传算法对BP神经网络进行权值和阈值优化求解，得到相应的权值和阈值，从而可以稳定的控制BP神经网络结构，实现问题的快速高效求解，并且大大地提高算法稳定性。
2025-01-03 19:34:33
268
原创 递归最小二乘（RLS）应用分析
递归最小二乘（RLS）算法是一种典型的数据处理方法，由著名学者高斯在1795年提出，高斯认为，根据所获得的观测数据来推断未知参数时，未知参数最可能的值是这样一个数据，即它使各项实际观测值和计算值之间的差的平方乘以度量其精度的数值以后的和为最小，这就是著名的最小二乘。递归最小二乘（RLS）算法在信号自适应滤波分析中广泛应用，递归最小二乘（RLS）算法收敛速度快，且对自相关矩阵特征值的分散性不敏感，然而其计算量交大，本章主要研究基于RLS进行数据的预测与MATLAB实现。
2025-01-03 19:18:53
507
原创 基于BP神经网络的模型优化预测与MATLAB实现
BP（Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。本章主要依托BP神经网络进行PID参数
2025-01-03 19:12:17
714
原创 基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现
小波分析是一个比较难的分支，用户采用小波变换，可以实现图像压缩，振动信号的分解与重构等，因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算，实现对信号的多尺度分解与重构，从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。小波分析作一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶；小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术，它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别
2025-01-03 18:21:14
907
原创 基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致而连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠的，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要。背景差分法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。该算法，首先选取背景中的一幅或几幅图
2025-01-03 16:27:55
656
原创 基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
本章主要讨论贝叶斯理论。 对于一个分类器而言，我们考虑一个待分类的目标，任务就是将这个目标分类为c类。分类数c事先作为一个先验值，即已知值。每一个待分类的目标由一组特征值 x(i)，则构成一个 维特征向量，x=[x(1),x(2),……，x(n)] 。假设每一个待分类的目标能够由一组简单的特征向量表示，也就是该组特征向量只属于某一类。
2025-01-03 14:48:55
920
原创 基于GA_BP的抗糖化活性研究
德国著名科学家 Emil fischeir 是最早开始对糖进行研究的，至今已逾百年历史。糖类化合物成为蛋白质、核酸之后生命科学领域中的又一热点。多糖又称多聚糖（Polysaccharide）是一类天然高分子化合物，它是由醛糖或酮糖通过糖苷键连接在一起聚合度大于 10 的极性复杂大分子，其分子量达到数万或数百万。
2025-01-03 11:26:17
1391
原创 基于PSO的聚类算法
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。聚类分析作为数据挖掘中的一个很重要的研究领域，有着许多不同的聚类算法。传统的聚类算法一般分为五类：层次方法、划分方法、基于网格方法、基于密度方法和基于模型方法。
2025-01-03 11:13:30
919
原创 基于自组织特征映射网络（SOM）的数据分类
在网络结构上，自组织竞争网络一般是有输入和竞争层构成的单层网络，网络没有掩藏层，输入和竞争层之间的神经元实现双向链接，同时竞争层各神经元之间还存在横向连接。自组织竞争网络的基本思想是网络竞争层各个神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神经元有关的各连接权值朝向更有利于竞争的方向调整。获胜神经元表示输入模式的分类。除了竞争方法外，还有通过抑制方法获胜的，即网络竞争层各层神经元都能抑制所有其他神经元对输入模式的响应机会，从而使自己成为胜利者。
2025-01-03 10:29:07
1113
原创 基于BP神经网络的数据分类
人工神经网络（artificial neural network，ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其反应又从输出端传到相联的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。神经网络是由若干简单（通常是自适应的）元件及其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。
2025-01-02 23:50:53
1036
原创 基于Hopfield神经网络的数字识别
Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。1984年，Hopfield设计并研制了网络模型的电路，并成功地解决了旅行商（TSP）计算难题（优化问题）。Hopfield网络是一种互连型网络，它引入类似于切Lyapunov函数的能量函数概念，在满足条件的情况下，某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断地减少，最后趋于稳定的平衡状态。对于一个非线性动力学系统，系统的状态从某一初值出发经过演变后可
2025-01-02 18:18:18
703
原创 基于BP神经网络的人脸方向预测
BP神经网络利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。BP算法采用的是多层感知器的误差反向传播算法，其基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传输阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入曾逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号
2025-01-02 17:26:01
706
原创 基于Bayes的数据预测
贝叶斯统计方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方法。贝叶斯统计方法不同于经典统计方法。经典统计方法只利用两种信息：一是模型信息，二是样本信息。然而贝叶斯统计方法的核心是贝叶斯公式。
2025-01-02 17:08:01
717
原创 基于人群搜索算法(SOA)的PID参数调整
PID控制是典型的工业控制之一，对于PID控制，主要难点在于PID的参数整定，现用的工业控制中，PID参数整定多依赖于经验法，根据不断的调试，试得出一个较为合理的PID参数，达到系统的要求。随着智能算法的出现，一些例如SOA、PSO、GA算法等，鲁棒性较好，能够为系统PID参数整定，提供参考依据，使得系统收敛于最佳状态。
2025-01-02 16:57:21
283
原创 基于人群搜索算法(SOA)的寻优计算（Seeker Optimization Algorithm, SOA）
SOA是对人的随机搜索行为进行分析，借助脑科学、认知科学、心理学、人工智能、多Agents系统、群体智能等的研究成果，分析研究人作为高级Agent的利己行为、利他行为、自组织聚集行为、预动行为和不确定性推理行为，并对其建模用于计算搜索方向和步长。由于SOA直接模拟人的智能搜索行为，立足传统的直接搜索算法，概念明确、清晰、易于理解，是进化算法研究领域的一种新型群体智能算法。SOA算法有以下几种行为：利己行为、利他行为、预动行为、不确定推理行为等。
2025-01-02 16:28:53
784
原创 基于卡尔曼滤波器的PID控制
简单来说，PID控制器各校正环节的作用如下：①比例环节：成比例地反映控制系统的偏差信号 error(t)，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。Kp 越大，系统的响应速度越快，调节精度越高，但是容易产生超调，超过一定范围会导致系统振荡加剧甚至不稳定。②积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度，可使系统稳定性下降，动态响应变慢。积分作用的强弱取决于积分时间常数 T1，T1 越大，积分作用越弱，系统的静态误差消除越快，但是容易在初期产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。③微分环节：
2025-01-02 16:07:20
691
原创 融合模拟退火的改进粒子群算法
模拟退火算法的思想来源于对固体退火降温过程的模拟。即将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却。在加热固体时，固体中原子的热运动不断增强，内能增大，随着温度的不断升高，固体的长程有序被彻底破坏，固体内部粒子随温度的升高而变为无序状。冷却时，粒子逐渐趋于有序，在每个温度下都达到平衡状态，最后在常温下达到基态，同时内能也减为最小。
2025-01-02 15:25:44
402
原创 基于蚁群优化算法的TSP问题求解（ACO：Ant Colony Optimization）
最初提出的蚁群优化算法有三种版本：Ant density、Ant quantity和Ant cycle。在Ant density和Ant quantity中蚂蚁在两个位置节点间每移动一次后即更新信息素，而在Ant cycle中当所有的蚂蚁都完成了自己的行程后才对信息素进行更新，而且每只蚂蚁所释放的信息素被表达为反映相应行程质量的函数。 通过与其他各种通用的启发式算法相比，在不大于75城市的TSP中，这三种基本算法的求解能力还是比较理想的，但是当问题规模扩展时，AS的解题能力大幅度下降，因此，其后的ACO
2025-01-02 14:27:04
1323
1
原创 基于Hopfield神经网络的TSP问题求解（TSP：Traveling Salesman Problem，即旅行商问题）
Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。对于一个Hopfield网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。反馈网络有稳定的，也有不稳定的。对于Hopfield网络来说，如何判别其稳定性也是需要确定的。连续型Hopfield网络结构图如图所示。
2025-01-02 11:08:48
655
原创 基于遗传算法（GA）的TSP问题求解（TSP：Traveling Salesman Problem，即旅行商问题）
TSP问题从描述上来看是一个非常简单的问题，给定 个城市和各城市之间的距离，寻找一条遍历所有城市且每个城市只被访问一次的路径。并保证总路径距离最短。
2025-01-02 10:34:48
770
原创 基于遗传算法GA的寻优计算（GA：Genetic Algorithm）
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法。它是由美国的J. Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
2025-01-02 10:14:04
1531
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2020-04-26
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