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圍繞粒子群的當(dāng)前質(zhì)心對粒子群重新初始化.這樣，每個粒子在隨后的迭代中將在新的位置帶著粒子在上次搜索中獲得的“運動慣性”（wvi）向Pi，Pg的方向前進(jìn)，從而可以在粒子群的運動過程中獲得新的位置，增加求得更優(yōu)解的機(jī)會.隨著迭代的繼續(xù)，經(jīng)過變異的粒子群又將趨向于同一點，當(dāng)粒子群收斂到一定程度時又進(jìn)行下一次變異，如此反復(fù)，直到迭代結(jié)束.
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：thuyenvinh
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
本程序是一個基本的簡單遺傳算法示范程序，其優(yōu)化目標(biāo)是在〔0，2*pi〕上搜索函數(shù)sin(x)*sin(x)的最大值
上傳時間： 2015-07-07
上傳用戶：lz4v4
MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘算法，fuzzy-K-means聚類算法源代碼，用于模糊聚類分析
標(biāo)簽： MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘算法
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：1101055045
The cable compensation system is an experiment system that performs simulations of partial or microgravity environments on earth. It is a highly nonlinear and complex system.In this paper, a network based on the theory of the Fuzzy Cerebellum Model Articulation Controller(FCMAC) is proposed to control this cable compensation system. In FCMAC ,without appropriate learning rate, the control system based on FCMAC will become unstable or its convergence speed will become slow.In order to guarantee the convergence of tracking error, we present a new kind of optimization based on adaptive GA for selecting learning rate.Furthermore, this approach is evaluated and its performance is discussed.The simulation results shows that performance of the FCMAC based the proposed method is stable and more effective.
標(biāo)簽： system compensation simulations experiment
上傳時間： 2015-08-26
上傳用戶：希醬大魔王
用專家系統(tǒng)優(yōu)化下面的PID參數(shù)或設(shè)計一個專家控制器，被控對象為 并與PI控制算法進(jìn)項比較
標(biāo)簽： PID 家 參數(shù) 系統(tǒng)優(yōu)化
上傳時間： 2015-08-27
上傳用戶：Andy123456
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
產(chǎn)生一個正交相位調(diào)制信號（QPSK），該信號可供復(fù)數(shù)解析，調(diào)制相位為（0，pi/2,pi,3*pi/2）
標(biāo)簽： QPSK 正 信號 相位調(diào)制
上傳時間： 2015-09-18
上傳用戶：rocketrevenge
輸入信號五個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，得到識別出的信號類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個，還可以看Art網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性。
上傳時間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
用PHP編寫的表達(dá)式計算器，是用的編譯的知識實現(xiàn)的，并非使用eval()函數(shù)實現(xiàn)。 功能強(qiáng)大，可以做所有的數(shù)值計算，代數(shù)計算還不能實現(xiàn)。 1。可以計算形如“-3*sin(2^0.5/2+3.1415)-pi()^2”的式子。 2。能識別數(shù)字（包括小數(shù)、正負(fù)數(shù)）、數(shù)學(xué)函數(shù)。 3。可以做加、減、乘、除、指數(shù)、取模 計算（其中加、減包括一元和二元兩種操作）。 壓縮包里的“math.php”是演示文件
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：comua
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