改进蝙蝠算法：1.增加权重系数 2.自适应调整频率 3.达到尝试次数后，解质量没有提高，则随机飞行.zip

DarknetYolov3v4模型文件及对应预训练权重(tiny与非tiny)

适用于学习层次分析法EXCEL版的，可以作为手动计算层次分析数据的参考

供应商 年 季度考核结果权重占比汇总表 .pdf

层次分析法计算权重，一致性的判断。可以计算权重和一致性判断

等保二级、等保三级、等保四级权重

文件内包含 jieba 百度60万+分词词库（带词性权重和不带词性权重的文件各一份），附带停用词词库，词性和权重由机器学习等技术手段生成，持续优化中，欢迎私信提供宝贵意见。

YOLOv4 quanzhong.zip

著名的 yolov5 预训练权重，因为作者将文件放在谷歌云盘上，下载不便，因此将其放在这里，供大家学习使用

针对Taylor算法进行TDOA定位时，其初始估计位置的误差易导致Taylor算法不收敛和定位精度差的问题，提出一种基于自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法协同定位的方法。该方法先通过W-SPSO算法得到一个初始估计位置（x，y），再通过Taylor算法在（x，y）处进行迭代运算得到最终定位结果。不同噪声情况下的仿真结果显示：W-SPSO与Taylor算法协同定位方法对MS坐标估计值的均方差（RMSE）小于标准PSO（粒子群优化）、SelPSO（基于自然选择的粒子群优化算法）、W-SPSO、Taylor以及Chan五种算法的RMSE。因此，所提出的定位方法在保留了SelPSO算法求解精度和收敛性的基础上，同时提高了全局搜索能力，使其具有更高的定位精度和收敛性。