VxWorks for ARM 实验教程

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粒子群算法开题报告粒子群优化算法是一种基于群智能方法的演化计算技术。PSO同遗传算法类似，是一种基于群体的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉以及变异操作，而是粒子(潜在的解)在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里，但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。有简单容易实现同时又有深刻的智能背景，即适合科学研究，又特别适合工程应用。因此，PSO一提出，立刻引起了

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matlab傅里叶级数展开程序，根据原函数表达式，求出傅里叶展开式

灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。

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用MATLAB编写的离散模糊控制程序，结合本程序，我相信能能更快更好的理解模糊控制算法。算法在MATLAB Version: 7.14.0.739 (R2012a)运行无误。function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC)% Me 隶属度表1% Mec 隶属度表2% Mu 隶属度表3% UC 模糊规则% FCU_T1 重心加权法，输出精确值% FCU_T2 重心加权法，输出离散值% FCU_T3 重心加权法（对隶属度平方），输出离散值% FCU_T4 最大隶属度法function [

一段异常行为识别的代码，可以判断出除正常行走外的其他行为，标为异常。

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