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Para_cv1为初始化参数(见博客另一个文件) KF: 包括离散时间卡尔曼滤波 连续时间卡尔曼滤波 混合时间卡尔曼滤波 相较于simulink集成的KF模块，本模块简洁，容易后期修改

更多描述https://pixelsciences.blogspot.com/2017/08/genetics-algorithm-centroid-selection-kmeans.html

适用于F407，基于HAL库开发，用于初始化SD卡及获取SD卡基本信息并在串口打印，可作为STM32软硬件调试的参考

适用于STM32F4，基于STM32CubeMX及HAL库开发，SD卡初始化程序，LCD显示SD卡基本信息，测试环境为正点原子探索者开发板，可用于项目开发或学习参考

STM32电位器控制舵机实现同步机械臂 序言 硬件部分 软件部分 最终效果 总结 序言 毕设的最初灵感是源于B站的一个转载视频 Micro Servo-robot 由于鄙人拙笨加上之前的软硬件基础较差，最终花了一段时间使用STM32才实现了视频中的功能（原教程主控芯片为Arduino），所以把完整的教程变成博客记录于此，如有表述不当的地方还请大佬嘴下留情。 硬件部分 总览 教程使用的开发板为正点原子的精英版，板载芯片为STM32F103ZET6，另需要10K电位器3-4个，标准舵机MG996 3-4个，机械臂支架一套，工具若干，上述舵机和机械臂支架也可用sg90舵机和冰棍杆代替。 所需材

传统的遗传算法求解VRP时，初始种群多半采取随机生成法形成染色体方案，以致于迭代开始就可能形成许多不可行的方案，要进行大量的计算后才能得到优化的方案，这在很大程度上降低了算法的运算效率。论文提出的遗传编码策略，对初始种群给予基于知识型启发策略，使得初始种群一开始就表现为一种较优的状态。

FCM算法中参数的优选方法及实例应用-FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究.pdf replyreload = ',' 51632;====在这个帖子中的内容,我六月份曾在 cinc 2009 上发表,在过几个月这篇文章就会被 EI Compendex, Istp and Inspec检索了．嘿嘿．文章介绍如下．其实就是这个帖子中的内容．．OO－＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 那篇 paper : 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复 A New Validity Function for Fuzzy Clustering Wuhan, China June 06-June 07 Yang Li Fusheng Yu DOI Bookmark:http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CINC.2009.100 ABSTRACT This paper first gives a new validity function for fuzzy clustering, then presents a method of the optimal selecting of the cluster number in the standard fuzzy c-means clustering algorithm, and finally outlines the fuzzy c-means clustering algorithm with parameters self-adapted. Experimental results carried on synthetic data set and data set based on actual background illustrate the performance of the new validity function and the corresponding fuzzy clustering algorithm. ADDITIONAL INFORMATION Index Terms: Fuzzy C-Means; fuzzy clustering analysis; cluster number; clustering validity function Citation: Yang Li, Fusheng Yu, "A New Validity Function for Fuzzy Clustering," cinc, vol. 1, pp.462-465, 2009 International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 2009 ========= 【以前我写过的一篇论文，有关FCM的，虽然Matlab中有模糊工具箱但那里面给出的FCM算法必须事先给出聚类数，我这里给出的算法具有自适应性无需人为给出聚类数，可自行给出最佳聚类数，希望能为相关方面的朋友提供帮助。】 摘要：本文在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。 关键字：FCM，聚类分析，聚类数，加权指数，自适应 Abstract：This paper gives a method of the optimal choice for fuzzy weighting exponent m and the numbers c. Then the Fuzzy c-Means clustering algorithm with parameters self-adepted is presented in this paper. At last expermental results with artificial data and data based on actual background illustrates the effectiveness of the algorithm. Keywords：FCM，fuzzy clustering analysis，cluster number，fuzzy weighting exponent，self-adepting ============================================== 内容目录 第一章 引论及FCM算法介绍        - 4 - 1.1 简介聚类分析        - 4 - 1.2 FCM算法介绍        - 4 - 1.2.1　普通（硬）－Ｃ均值聚类算法        - 4 - 1.2.2　模糊（软）－Ｃ均值聚类算法        - 5 - 1.3 聚类数c的研究        - 7 - 1.4 加权指数m的研究及m对FCM算法的影响        - 8 - 第二章 FCM参数的优选自适应方法        - 9 - 2.1 引言        - 9 - 2.2 聚类数c的自适应方法        - 10 - 2.3 加权指数m的优选方法        - 12 - 2.3.1   划分模糊度        - 12 - 2.3.2  FCM中参数m的优选        - 14 - 第三章 FCM参数自适应算法的实例应用        - 15 - 附录        - 19 - 参考文献        - 24 - fcm.jpg 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

很好用，网上难找的，我一直用这个版本，如果你用的XP系统，这个版本最适合你，所以拿来分享一下。

本文讨论FPGA的ROM初始化问题，详细介绍mit文件的创建与使用。