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针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbedparticle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed andsimple particle swarm o

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调库的动态规划程序，以三峡电站-葛洲坝电站为模型，简单适用。

参照汽车理论书上的二自由度车辆模型公式，在simulink里搭建模型，简洁明了，对初学者有一定的参考价值。

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本资源结合两个实验（1.数值函数实验；2.图像聚类），用matlab语言实现了猫群算法，取得了较好的精度。算法类似于粒子群算法（PSO），但是不同的是增加了Seeking Mode和Tracing Mode两个模式，其中，Seeking Mode用于变异，Tracing Mode用于更新速度、位置点的坐标，

基于统计特征的无参考图像质量评价，内容包括5种自然统计特征的算法，有归一化亮度统计信息，MSCN领域乘积统计，梯度统计，log滤波器响应统计，颜色统计，最后建立模型，用巴士距离来评价得分

用法1、图像序列放入data文件夹中；2、图像序列名称和跟踪初始范围在initCt.m中修改；3、结果文件.data/fct-result.txt参考论文：K. Zhang, L. Zhang, and M. Yang, “Fast Compressive Tracking”