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资源描述遗传算法的灵感来自于达尔文的进化理论。遗传算法求解问题的解决方法。算法是由一个和一组的解决方案和（所代表的，染色体）称为“人口”。从一个人口的解决方案，并用于形成一个新的人口。这是出于希望，新的人口将比旧的更好。选择新的解决方案（后代）的解决方案是根据他们的健身选择-更合适的是他们有更多的机会，他们必须重现。这是重复的，直到某些条件（例如人口数量或最佳解决方案的改进）是满意的。

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基于卡尔曼滤波的陀螺仪与加速度计数据融合，采用C++编写将其封装成类，可用在角度测量应用。

用仿生模式识别来训练目标，在视频序列中跟踪目标 function [sausage, num] = hypersausage_construct(P) %按照样本给定的顺序去求解超香肠神经元 [~, W] = size(P);%W是训练样例的个数 sausage = []; for i = 2:W     temp = power_two(P(:, i - 1), P(:, i));%构建第i-1个神经元  //temp是一个行向量     %temp = power_three(P(:, i - 2), P(:, i-1),P(:,i));     sausage = [sausage temp]; end sausage = [sausage P(:, end)]; num = (size(sausage, 2) - 1) / (W - 1);

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