传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征，直方图中往往会混入背景颜色信息，造成跟踪不准确；同时由于MeanShift算法具有局部最优性，当目标受到严重遮挡丢失后，不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题，在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征，减少背景颜色的干扰，提高MeanShift算法跟踪精度；当目标受到严重遮挡丢失后，通过一种尺度变化调整机制，在全局范围内搜索目标位置，提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示，改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高，而且当目标受到严重遮挡丢失后，也能够对目标重新定位跟踪。

主要特点： 1. 自动刷新串口列表(移除虚拟串口不出错)； 2. 支持Xmodem收发(可选包大小)； 3. 增强Xmodem连接功能(复位指令与密码联机)； 4. 可选按键发送方式(类似超级终端)； 5. 可设置接收区显示字体(右击接收区)； 6. HEX格式转BIN格式(测试功能)。 扩展功能： 1. [<<]：打开多字符串功能组； 2. [CycleSending]：循环发送各字符串； 3. [\r\n]：插入回车符+换行符； 4. [Hyper]：按键发送方式； 5. [Fn]：切换Xmodem/HexToBin功能组； 6. [AutoConvert]：HEX文件更改时，自动完成转换； 7. [Associate]：将BIN文件路径与XSend关联，不弹出对话框； 8. [Capture]：接收并保存到文件。 好像没什么大问题，就更新到正式版吧，改掉了原来HEX显示的一点小BUG。迎新年免费送了，只希望下载的朋友能留言以示鼓励。

基于改进蚁群优化算法与子图演化，提出了一种新型非监督社交网络链路预测（SE-ACO）方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图；然后研究子图演化以预测图中的新链接，并用蚁群优化算法定位特殊子图；最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明，与其他无监督社交网络预测算法相比，所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好，且运行时间较短，这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

三维改进的力－热－电－磁耦合通用单胞模型，孙志刚，，基于均匀化理论和单胞法，采用线性的细观位移、电势、磁势模式，以子胞应力、电位移、磁通密度为基本的细观未知量，发展了三维改

改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载

对BBO算法进行了改进；并将改进的BBO算法应用到 1.系统辨识；2.PID控制器参数整定；3.正丁烷异构化学反应动力学模型参数辨识及操作条件优化。

matlab2018b函数代码

以双馈型风电机组为研究对象，建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量，以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上，研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试，结果验证了无功优化算法的有效性，合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

这是本人在达内学习时阶段性的一个练习，在老师原版的俄罗斯方块下，又添加了如下功能：1.随着分数增加方块下落速度呈周期性变化。2.添加了速度，转换分数等指标，3.可记录最高分，最高速者的分数。4.添加随机模式，挑战模式：1.高分挑战2.高速挑战. 里头文件包含：1.原达内老师的程序源文件。2.我改进的程序导成的一个jar包，及此程序源码。

针对可搜索加密方案中的结果验证方法复杂，搜索成本高且效率低，难以满足多关键词搜索结果高效验证和安全性需求的问题，提出了基于改进的 Merkle-Tree 认证方法的多关键词搜索方案。首先，利用双线性映射构造多关键词的可搜索算法，实现高效精准的多关键词搜索；其次，基于Bawa改进的Merkle-Tree认证方法构造搜索方案的验证及动态更新算法，将计算成本从经典的MHT的O(n)降低到O(log n)，防止数据篡改、删除和伪造等不法操作的高效验证。在决策线性假设和CDH假设下，所提方案满足密文不可区分性和签名不可伪造性。