基于粒子群算法的图像聚类算法

当今Internet技术日新月异，电子商务作为一种新的商业趋势发展起来。它提供了全新的网上交易平台，方便了企业与客户之间的交流，提高了工作效率。随着生产社会化趋势的扩大、科学技术的进步、人类知识总量的增长速度不断加快、以及市场竞争的日益激烈，人们对信息的认识产生了根本性的变化。本系统是一个电子商务系统，采用JSP技术和Access数据库管理系统作为工具进行开发。整个系统从操作简单性，界面友好性，功能实用性出发，为出租车信息发布、车辆管理，公司财务管理提供了一个广阔而廉价的平台，为出租车公司提供了便捷而全面的信息，使其可以快速、方便地管理公司的日常业务。本系统此设计开发主要包括信息发布、车辆

此程序简单易懂，采用前推回代法对辐射状网络进行计算

Origin/OriginPro 2017已经发布，以前的破解都失效了，附件内的破解程序经测试1周无大C。源程序下载地址见附件内。

这是一万有引力算法的二进制应用，可以说是GSA的一种变形应用，大家可以看看这篇文章《BGSA: Binary gravitational search algorithm》，网址：https://www.researchgate.net/publication/220132723

1、 总体设计方案（文字与表）2、 含模拟网络设计逻辑图3、 含各楼的物理位置和距离图4、 含各楼和机房中各网络设备(如：交换机、路由器、代理服务器、UPS、各种服务器、防火墙等)图5、 各位置间传输介质(光缆、UTP、STP、同轴线、中继器、无线等)图6、 各局域网间的联接关系(网桥、路由器、网关、防火墙等)图7、 总的带宽和各局域网间带宽表示(关系逻辑图)8、 IP地址的分配关系及网关(以表来表示)9、 局域网与LSP的连接(如：ADSL，DDN，X.25,ETHERNET,CABLE MODEN,WLAN和无线等) 关系逻辑图10、 每楼的点数，每层楼的连接关系逻辑图

matlab代码实现了matlab平台下的极线校正算法 很有效 界面友好

网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。通过网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息，而且可以作为定向信息采集器，定向采集某些网站下的特定信息，如招聘信息，租房信息等。 本文通过JAVA实现了一个基于广度优先算法的多线程爬虫程序。本论文阐述了网络爬虫实现中一些主要问题：为何使用广度优先的爬行策略，以及如何实现广度优先爬行；为何要使用多线程，以及如何实现多线程；系统实现过程中的数据存储；网页信息解析等。 通过实现这一爬虫程序，可以搜集某一站点的URLs，并将搜集到的URLs存入数据库。

这是一个基于维纳后滤波算法的单声道语音增强程序，可以在MATLAB里面运行，很好用的

基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。vs2010下运行通过。

详细介绍了时间序列建模及预测过程，包括算法，也包括一些matlab工具箱中的代码计算结果表明,时,预测的标准误差较小,所以选取=。预测第月份的销售收入为计算的程序如卜为移动平均的项数由于的取值不同,的长度不一致,下面使用了细胞数组简单移动平均法只這合做近期预测,而且是预测目标的发展趋势变化不人的情况如果目标的发展趋势存在其它的变化,米用简单移动屮均法就会产生较大的预测偏差和滞后。加权移动平均法在简单栘动平均公式中,每期数据在求平均时的作用是等同的。但是,每期数据所包含的信息量不样,近期数据包含着更多关于未来情况的信息。因此,把各期数据等同看待是不尽合理的,应考虑各期数据的重要性,对近期数据给予较大的权重,这就是加权移动平均法的基本思想。设时间序列为加权移动平均公式为十·十∴+式中为期加权移动平均数;为的权数,它体现了相应的在加权平均数中的重要性。利用加权移动平均数来做预测,其预测公式为即以第期加权移动平均数作为第+期的预测值。例我国年原煤广量如表所示,试用加权移动平均法预测年的产量。表我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表原煤产量三年加权移动平均预测值相对差(%)解取,按预测公式计算三年加权移动平均预测值,其结果列于表中。年我国原煤产量的预测值为(亿吨这个预测值偏低,可以修正。其方法是:先计算各年预测值与实际值的相对误差,例如年为将相对误差列于表中,再计算总的平均相对误差。由于总预测值的平均值比实际值低,所以可将年的预测值修正为计算的程序如下:在加权移动平均法中,的选择,同样具有一定的经验性。一般的原则是:近期数据的权效人,远期数据的权数小。至于人到什么稈度和小到什么程度,则需要按照预测者对序饥的了解和分析来确定。趋势移动平均法简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确反映实际情况。但当时间序列出现直线増加或减少的变动趋势时,用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会岀现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方法是作二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律米建立直线趋势的预测模型。这就是趋势移动平均法。次移动的平均数为+∴在一次移动平均的基础上再进行一次移动平均就是二次移动平均,其计算公式为D下面讨论如何利用移动平均的潛后偏差建立直线趋势预测模型。设时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为末来时期也按此直线趋势变化,则可设此直线趋势预测模型为其中为当前时期数;为由至预测期的时期数;为截距;为斜率。两者又称为平滑系数现在,我们根据移动平均值来确定平滑系数。由模型()可知所以+…十因此由式(),类似式()的推导,可得所以类似式()的推导,可得于是,由式()和式()可得平滑系数的计算公式为例我国年的发电总量如表所示,试预测和年的发电总量。表我国发电量及一、二次移动平均值计算表年份发电总量次移动平均二次移动平均,=解由散点图可以看出,发电总量基本呈直线上升趋势,可用趋势移动半均法来预测。图原始数据散点图取三,分别计算次和二次移动平均值并列于衣中。再由公式(),得于是,得时直线趋势预测模型为预测年和年的发电总量为计算的程序如下:把原始数据保存在纯文本文件中为移动平均的项数趋势移动平均法对于冋时存在直线趋势与厝期波动的序列,是种既能反映趋势变化,又可以有效地分离出来周期变动的方法。§指数半滑法次移动平均实际上认为最近期数据对未来值影响相同,都力权一;而期以前的数据对未来值没有影响,加权为。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不是—,且次数越高,权数的结构越复杂,但永远保持对称的权数,即两端项权数小,中间项权薮大,不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以,更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求,而且具有简单的递推形式指数平滑法根据平滑次数的不同,又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等,分别介绍如下次指数平滑法.预测模型设时间序列为,a为加权系数,