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Audio-Watermarking-in-DCT
- 本文在DCT噪声信号模型研究的基础上,提出了一种新的音频水印嵌入位置选择策略和一个应用该策略的自适应音频水印算法. 通过定义DCT系数的噪声敏感度,建立了水印嵌入位置和嵌入水印后的音频信号的听觉感知性之间的关系,根据音频水印的不可听性的要求选择最优的嵌入位置,然后调节水印强度来满足鲁棒性的要求,从而最大程度地保持音频水 印的不可听性和鲁棒性,为解决音频水印嵌入过程中不可听性和鲁棒性之间的矛盾提供了一种策略.-Though m any w orks in the literature agre
ga01beibao
- 改进后的遗传算法采用自然数直接编码在个体选择上结合使用常用的最优个体保留策略和轮盘赌法，基于经典0-1背包问题的数学模型基础，构造改进后的遗传算法和适应度评估，减少二进制编码或浮点型编码的复杂性，同时精 简 适 应 度 评 估 的 计 算。-Improved genetic algorithm uses natural number encoded on individual choice combined with the use of commonly used best individua
ant-colony-optimization-algorithm
- 建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型，运用蚁群算法解决物流配送路径 优化问题，并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算子引入蚁群算法，同时改进信息素的 更新方式、客户点选择策略，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算 ，证明了用改进的蚁群算法优化物流配送线路，可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最 优解。-A mathematical model with the constraints of logistics and distribution issues,
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
path-planning
- 针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
gaot
- tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设 置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算
遗传算法txt
- 遗传算法解决tsp问题 遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。(Genetic algorithm to solve TSP problem)
蚁群
- 用蚁群算法来解决TSP问题的matlab代码，用的蚁周模型，参数为实验选择的最优参数(Ant arithmetic and TSP problem)
CARS_PLS
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。(Competitive adaptive reweighted algorithm (CARS) is obtained by adaptive reweighted sampling (ARS) technique is selected in the PLS model regression
cars
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。(The competitive adaptive weight weighting algorithm (CARS) uses adaptive heavy weighted sampling (ARS) to select the wavelength points with large abs
CARS
- 用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法，竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。(The method of feature variables extraction for matlab pattern recognition (classification and regression), competitive a
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。(this
GA
- 遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型，一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优的，那么以后再继续这样下去，就可以一直最优了。利用遗传算法，实现三维点云的配准。(Genetic algorithm, a computational model that simulates the biological evolution o
GameTheory-master
- 运用博弈论，进行机器人避障避障，若多机器人之间存在动态碰撞，利用博弈论构建多机器人之间的动态避障模型，并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash 均衡的选择问题，确保每 个机器人 能够快速学习到最优Nash 均衡(robot avoiding if there are dynamic collisions between multi-agents, the game theory is used to construct a dynamic obstacle avoidance mode
竞争性自适应重加权算法(CARS)
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。