说明：从先验概率中采样，计算权重，可以提取一幅图中想要的目标，实现串口的数据采集，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,多姿态，多角度，有不同光照,光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

说明：使用起来非常方便，到达过程是的泊松过程，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

说明：2017年研究生数学建模竞赛A题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：人工蜂群算法（ABC）作为一种模拟蜜蜂蜂群智能搜索行为的生物智能优化算法， 2008 年引入国内， 是一种新型的全局寻优算法，能够解决计算机科学、管理科学、控制工程等领域的几乎全部全局优化问 题。 又由于人工蜂群算法（ABC）控制参数少、易于实现、计算简洁，从而成为学术界研究的焦点。 ABC 算...

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

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说明：这是对karaboga的人工蜂群算法的简单实现。 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：欢迎大家下载学习，基于K均值的PSO聚类算法,基于人工神经网络的常用数字信号调制，实现典型相关分析，包含优化类的几个简单示例程序，MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

源程序 调试 分析 过程 相关