智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

PyG-GCN_res-CS 这是使用C＆S方法对模型的改进。 ogbn-arxiv 出模型： 查看C＆S方法： 改善策略： 添加C＆S方法 环境要求 pytorch == 1.7.1 pytorch_geometric == 1.6.3 ogb == 1.2.4 实验设置： 该模型为8层，共运行10次，共得出500个纪元。 python gcn_res_cs.py 详细的超参数： num_layers = 8 hidden_dim = 128 dropout = 0.5 lr = 0.01 runs = 10 epochs = 500 alpha = 0.2 beta = 0.7 num_correction_layers = 50 correction_alpha = 0.8 num_smoothing_layers = 50 smoothing_alpha =

针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足，提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法，并给出了在保证复原图像质量情况下扫描终止的判别条件，以节省压缩时间，在实时传输中能有效地提高图像压缩效率。仿真实验结果表明，改进算法无论在扫描相同次数下的信噪比，还是相近信噪比下的压缩比都获得了较大改善，为小波变换下的图像压缩方法提供了新的思路。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

改进惯性因子，并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想，即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，提高算法寻找最优值的可能性。因此，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率重新初始化粒子。

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适用者：算法学习者、研究者、开发者

提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和 加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更有效的匹配结果. 将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像 库中, 其平均识别率达到 97 . 1%. 实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性

资源名称：持续集成：软件质量改进和风险降低之道内容简介：       《持续集成:软件质量改进和风险降低之道》全面深入地讨论持续集成的各个方面，介绍了一种增加项目可见性、降低项目失败风险的有效实践。此外，还介绍了测试驱动、代码审查、数据库集成、信息反馈等实践和工具。全书列举了持续集成系统的优缺点，以及如何使用持续集成系统、什么时候使用等，可操作性极强。Jolt大奖素有"软件业之奥斯卡"的美称，《持 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

摘要：通过分析WCDMA系统下行中切换状态下的功率分配，在分析平衡和非平衡功率分配性能基础上，进行算法改进，并通过算法仿真阐述不同功率分配下产生的性能变化。 关键词：WCDMA 软切换 功率分析1G和2G系统的主要任务是处理语音业务。随着移动通信业务的发展，文件传输、视频业务将成为将来业务的主流。为了稳定地处理多种业务，UMTS提出WCDMA技术。软切换是WCDMA的一项重要技术，它首先是在IS-95上提出。处在软切换的用户，移动台同时保持与两个以上激活集中基站通信。功率分配在WCDMA系统中有非常重要的意义，其目的是使系统能维持高质量的通信。本文通过分析WCDMA下行软切换的基于发射功