数学建模-十大算法

基于adams与simiulink的机械臂控制仿真

萤火虫群智能优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是由K.N.Krishnanand和D.Ghose两位学者在2005年提出的一种通过模拟自然界中萤火虫发光行为而构造出的新型群智能优化算法。它模拟了自然界中萤火虫群中个体通过发光来吸引伙伴或觅食，萤火虫携带荧光素越多，萤火虫越亮，个体的吸引力越强，最终使得大部分萤火虫聚集在最亮的萤火虫所处位置上的这种现

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单相逆变器的重复控制

本人写的matlab图像分类代码，内含训练和测试的SAR图片。分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运行。

摘要：针对机器人路径规划中，传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型，并基于人工势场建立启发信息素矩阵，降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性；引入激励函数，降低搜索过程中的死锁现象；改进信息素的更新机制，增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明：改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词：蚁群优化(ACO)算法；人工势场；路径规划；机器人

二维码图像定位、摆正算法。可以用于摄像头捕捉的二维码而不仅仅是原图保存的二维码。算法找到二维码的3个Finder Points后进一步用向量算法找到二维码正方形的4个顶点，再由投影变换矫正图形，并用Zxing解码。

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一个简单的Kalman滤波仿真，包括一些能量分配、信息融合等内容

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