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遗传算法优化

于 2022-01-31 发布 文件大小:4.03 kB
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资源描述 多种群遗传算法,包括移民算子,人工选择算子,目标函数,标准遗传算法和多种群遗传算法的主函数,适合于群体智能算法的初学者,是经典的算法案例。

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  • 用背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来
    该程序混合高斯模型使用K(基本为3到5个) 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型,他主要是有方差和均值两个参数决定,,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模,因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。
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  • ansoft电机分析的入门例子
    应用背景ansoft电机分析的入门例子 ,适用于电机仿真电磁磁路设计,,,,,关键技术有限元磁路仿真很设计,很有参考价值
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    你想不想去火星,但不知道什么时候离开或多少带来了什么?你想的东西降落在月球上?一般任务分析工具(GMAT)是一个开放源代码的太空任务的分析工具来回答只是那些类型的问题。 GMAT是由一组美国航天局,私营工业,公共和私人捐助者的发展。 GMAT的目的是既为真实世界的工程设计研究,如NASA宪章的精神,教育和公众参与的工具。GMAT的设计建模,优化,并估计飞船在轨道飞行状态从低地球轨道到月球应用,星际轨道等深空任务。分析师模型空间任务中GMAT首先创建资源,如飞船,传播者,估计和优化。资源可以被配置,以满足特定的应用程序和任务的需要。 GMAT包含一套广泛的可用资源,可以被分解成物理模型的资源与分析模型资源。物理资源包括飞船,推进器,罐,地面站,形成冲动烧伤,烧伤有限,行星,彗星,小行星,月球,重心,振动点。分析模型资源包括差分校正,传播,优化,估计*,3-D图形,XY坐标图,报告文件,文件的星历,用户定义的变量,数组和字符串,坐标系统,自定义子程序,MATLAB功能和数据。
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