jarvis_数模算法

本文探讨了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等元启发式算法在解决优化问题中的作用,以及神经网络作为优化模型与反向传播算法的结合。条件随机场(CRF)为全局信息推理提供了理论基础,而在视频处理中,背景减除法如混合高斯模型和Mean-shift算法被用于前景提取和目标跟踪。文中还提及了OpenCV在视频处理中的应用,并强调了在建模比赛中完整且清晰的论文撰写的重要性。

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知乎_遗传算法,模拟退火算法,粒子群算法,神经网络等智能算法的作用?

仅从运筹学、数学规划的的角度,解决实际问题的一般步骤:建立数学模型-设计算法-编程实现
精确算法(线性规划,研一学的最优化几个算法)
启发式算法(求得的是近似最优解,贪婪算法等)
元启发式算法(问题独立,花里胡哨的一些算法,如粒子群,蚁群,遗传,模拟退火等等)
遗传算法,模拟退火算法,粒子群算法等智能算法是解优化问题的算法,神经网络 是优化模型,而反向传播算法是这个模型下求解优化问题的算法(也就是说,神经网络模型前向传播FP得到了目标函数,BP算法求解这个函数)
都是要最小化或者最大化目标函数

条件随机场 CRF(Conditional Random Fields)提供从局部信息推断全局信息 的数学基础和理论框架

视频图像中运动目标的前景提取及跟踪_南邮研究生论文 2014

 目前常用的三大类前景提取方法:光流法、背景减除法和帧差法

对于固定摄像机拍摄的视频,通常使用背景减除法进行前景提取

混合高斯模型背景减除法中常用的背景建模算法,其所取的高斯分布数K ,一般为为3~5 之间的一个固定值

Mean-shift 跟踪算法 用于前景提取后的目标跟踪
混合高斯模型算法描述

感觉很多的算法大同小异,比如这个算法更新权值和DL差不多的

前景提取_vibe算法
vs15 + opencv3.4 需要添加的一些路径
Opencv读取视频、打开摄像头、保存视频和视频倒放
代码可用,win10+opencv3.4,安装opencv时候,最后要把${PATH}\opencv\build\x64\vc15\bin 内的文件全部拷贝到c:\Windows\System32下面
还需要添加一些路径,上面的博客写的很详细

基本问题有三类:优化问题,评价问题,预测问题。

一定要把第一题做对(做不对也要给出一个结果)!一定要写一篇较为完 整、格式较为清晰(哪怕只做了一问,也有文章)的论文。如果可以达 到上述要求,那么不论是什么建模比赛,奖状都有你的一份了。。。。但是 很遗憾,每年不管什么类型的比赛,很多同学连这一条也无法达到,所 以同学们应该反思自己,为什么拿不到

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