说明：本文提出了一种新的、计算高效的基于群智能的全局I<优化方法，用于定位WSN环境中的ti节点。将所有相邻锚节点的均方距离误差作为该非线性优化问题的目标函数d。粒子群c优化（PSO）是一种高性能的随机全局b优化工具，它确保了目标a函数的最小化。

群智能 全局I< 优化方法

说明：2017年研究生数学建模竞赛C题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：2017年研究生数学建模竞赛A题参考资料【大合集】

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说明：2017年研究生数学建模竞赛C题相关资源

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：    利用自相关函数法和周期图法实现随机信号的功率谱估计；观察数据长度、自相关序列长度、信噪比、窗函数、平均次数等对谱估计的分辨率、稳定性、主瓣宽度和旁瓣效应的影响。  学习使用FFT提高谱估计的运算速度。     本次实验主要是利用自相关函数法与周期图法两种方法，并结合矩形...

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说明：应用背景 双馈风电机组的有功功率输出无法响应电网频率的变化，并且由于其通常运行在最大功率 点跟踪模式下，亦无备用的有功功率支援电网的频率控制。通过提升发电机转子转速和调节桨距 角可实现双馈风电机组的减载运行，从而保留部分有功功率作为备用以提升对电网频率的调节能 力，但是超速控制和变桨控制...

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：应用背景以往的状态估计器设计一般是基于一个参数固定的系统模型，如若工作状态变化，往往会引起模型的不匹配而引入较大误差。而IMM算法使用2个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，这就很好地克服了单模型不准确的问题。关键技术在机动目标跟踪中，交互式多模型(Int...

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说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

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