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5、粒子滤波在电池寿命预测中的应用 状态方程 观测方程 原始实验数据（右图）

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本文是研究生课程图像处理期末作业，内容是了解并入门超像素算法原理，主要介绍了超像素的评测标准，经典算法 SLIC，讨论了 SLIC 算法中的不足之处，以及 SLIC 的两个有效的改进算法 SEEDS 和 ETPS。

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卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。

第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z．1 基乍遗传算法描述 2．2 基本遗传算法的实现 2．3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3.8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子 4.2 二倍体与显性操作算子 4.3 变长度染色体遗传算法 4.4 小生境遗传算法 4.5 混合遗传算法 第五章 并行遗传算法 5.1 遗传算法的并行化 5.2 实现并行遗传算法的标准型并行方法 5.3 实现并行遗传算法的分解型并行方法 5.4 伪并行遗传算法 第六章 遗传算法的数学理论 6.1 模式定理 6.2 积木块假设与遗传算法欺骗问题 6.3 隐含并行性 6.4 遗传算法的收敛性分析 6.5 适应度函数的自相关分析 第七童 遗传算法的应用 7.1 数值函数优化汁算 7.2 多目标优化 7.3 求解装箱问题的遗传算法 7.4 求解旅行商问题的遗传算法 7.5 离散空间下机器入路径规划的遗传算法 7.6 连续空间下机器人路径规划的遗传算法 第八章 进化计算 8.1 进化计算概要 8.2 遗传算法 8.3 进化策略 8.4 进化规划 8.5 三种典型进化算法的比较

实验四 链路状态路由算法原理实验报告 【实验目的】 1、要求实验者利用路由选择算法模拟软件提供的通信功能，模拟链路状态路由选择算法的初始化、路由信息扩散过程和路由计算方法； 2、掌握链路状态算法的路由信息扩散过程； 3、掌握链路状态算法的路由计算方法。